改进的GM（1，1）模型在交通货运量预测中的应用

改进的GM（1,1）模型是在原有的GM（1,1）模型基础之上,利用数学物理方法进行优化后的模型。根据某地区已有年份的货运量数据资料,运用该模型进行处理,并与改进前的GM（1,1）模型处理结果进行对比,取得了较佳效果。     

基于灰色理论的矿区地表沉降预测

基于灰色理论,以某钻井水溶法开采矿区为例,建立原始监测数据的灰色GM（1,1）预测模型,通过后验差和小误差概率的模型精度评价,表明预测精度为一级,预测值与实测值吻合较好,证实了灰色GM（1,1）模型应用于地表沉降预测中的可行性和可靠性.     

基于UBGPM-Markov的铁路货运量预测方法

针对铁路货运量发展变化的非线性特性,采用非线性灰色模型中的无偏GM（1,1）幂模型进行预测,并用状态划分更为精细后的马尔可夫链修正预测值,从而建立优化后的UBGPM-Markov模型.通过对我国2000~2012年铁路货运量实例分析,与改进GM（1,1）模型、无偏GM（1,1）模型2种预测方法进行了比较,比较显示无偏GM（1,1）幂模型具有较高的预测精度.优化后的UBGPM-Markov模型更是显著提高了预测精度,将平均绝对百分误差（MAPE）由2.11%减少到0.55%.     

GM（1，1）模型在福州市橘园洲大桥交通量预测中的应用研究

GM（1,1）模型具有计算量小、过程简单且精度较高等优点,特别适合于基础数据相对缺乏的城市桥梁交通量预测研究。因此,本文在介绍GM（1,1）模型的基本原理基础上,收集福州市橘园洲大桥2005年至2009年的交通量数据,应用GM（1,1）模型对其进行未来年的交通量预测,从而为城市桥梁交通量预测提供了一种简单实用的方法。这...     

城市货运量的灰色Verhulst预测模型

以研究城市货运量的预测方法为目的,为了提高城市货运量预测模型的预测精度,分析了GM(1,1)和Ver-hulst预测模型的特点,发现Verhulst预测模型更适用于城市货运量的预测,采用灰色Verhulst预测模型对城市货运量进行预测,通过比较GM(1,1)和Verhulst预测模型的结果可知后者具有较高的精度和可靠性,最后通过实例说明预测方法的可行性,为实际决策提供理论参考。     

GM(1,2)模型在内河货运量预测中的应用

内河航道货运量预测不仅具有模糊性和动态性的特点,而且受多个因素影响,为提高预测精度,运用GM（1,N）系统综合预测模型,考虑系统中多个相关因素,并结合GM（1,1）模型,以原始离散的内河货运量、国内生产总值GDP两组数列为基础,建立GM（1,2）模型进行预测,并对2种模型的预测精度进行了对比,结果表明,GM（1,2）模型由于考虑了经济因素一定程度上增加了预测精度。     

基于模糊神经网络的GM（1，1）模型

在分析GM（1,1）模型建模机理的基础上,提出GM（1,1）模型中参数a,b的一种新算法一模糊神经网络算法,把模糊神经网络应用于灰色系统GM（1,1）模型的建模过程,得到模糊神经网络GM（1,1）模型,并将其运用于民航客运量的预测,结果表明改进后的模型有较好的拟合及预测精度。     

基于灰理论的成都市铁路旅客周转量预测

铁路旅客周转量是一个受多种因子制约的多层次的复杂关系量,将成都市2004—2008年铁路旅客周转量作为基础数据,运用灰理论所提出的灰系统模型预测法,建立GM（1,1）模型,预测2009--2011年的铁路旅客周转量。预测结果表明2009--2011年成都市铁路旅客周转量总体呈上升趋势。同时,GM（1,1）预测值经过检验,预测结果精度较高,说明预测方法的可靠性,预测结果对合理布局规划成都市铁路枢组具有重要的现实意义。     

GM(1,1)模型在公路货运量预测中的应用

运用GM（1,1）模型对河南省货运总量和公路货运量进行预测,可为河南公路网规划和公路建设提供科学的决策依据．     

道路交通事故灰色Verhulst预测模型

为提高道路交通事故灰色预测模型的预测精度,分析了GM(1,1)模型和灰色Verhulst模型的特点,发现GM(1,1)模型适用于具有较强指数规律的序列,只能描述单调的变化过程,而Verhulst模型则适用于非单调的摆动发展序列或具有饱和状态的S形序列。针对近年来中国道路交通事故表现为具有饱和状态的S形过程,建立交通事故Verhulst预测模型。Verhulst预测模型和GM(1,1)预测模型预测的2004年交通事故死亡人数分别为10.87万人和11.72万人,相对误差分别为1.49%和9.43%,可见Verhulst模型的预测精度明显优于GM(1,1)模型。     

组合预测模型在铁路货运量预测中的应用

货运量预测是铁路运输规划的基础,单一预测方法很难准确有效地进行运量预测。探讨组合模型在铁路货运量预测中的应用,以全铁路货运量及社会经济发展状况为样本,对未来铁路货运量进行预测。实证预测结果表明：组合预测模型能有效综合各模型的有用信息,从而提高模型预测精度,与单一模型相比,该方法具有较好的实用价值。     

基于灰色马尔科夫链模型的交通量预测

交通量是一个不平稳的时间序列,在不确定性条件和缺乏数据资料的情况下,交通量的预测是一个较复杂的问题。灰色马尔科夫链模型是一种结合经典灰色理论和马尔科夫链的状态转移行为的预测模型。该模型在灰色预测理论的基础上,再对随机波动大的残差序列进行马尔科夫预测,实现了两者的优势互补,克服了两者的不足。以太原市漪汾桥断面的交通量的数据在传统灰色GM(1,1)预测模型的基础上建立交通量的灰色马尔科夫链模型,研究表明,该模型在交通量的预测方面相对传统的灰色GM(1,1)模型有更高的精度。     

危岩变形的灰色预测方法及应用

危岩是山区常见的地质病害之一,危岩变形监测预测是危岩防灾减灾的重要基础。将灰色预测理论应用于危岩变形监测,建立了危岩变形灰色预测模型及残差修正灰色预测模型。以重庆南川甑子危岩为例,以实测危岩累计位移值为原始数据,建立了GM(1,1)灰色预测模型及残差修正预测模型。经精度检验,小误差频率P=1,后验差比值C=0.160243,模型精度等级达到较高水平,比常规危岩预测方法更具有可靠度。     

基于GA-BP模型的铁路货运量预测

针对于目前已有铁路货运量预测方法的缺陷与不足,提出基于遗传算法和神经网络的混合预测模型对铁路货运量的预测方法进行改进优化,目的保证其预测精度.首先引用灰色关联分析法,以此来确定全国铁路货运量与其主要影响因子之间的关联度,然后按照其关联度在标准值之上的关联因子,建立GA-BP神经网络预测模型.最后通过实例分析表明,此模型预测精度及推广能力均优于传统的预测方法,从而证明该方法的可行性和有效性.     

基于MATLAB的灰色拓扑在交通事故预测中的应用

针对道路交通安全的严峻形势,利用灰色拓扑预测的理论方法,对福建省交通事故死亡人数进行了分析预测,并利用MATLAB程序实现。在对福建省108个月（2005年1月-2013年12月）交通事故死亡人数分布特征分析的基础上,选定一组阈值,根据阈值建立相对应的GM（1,1）模型组,利用模型组对未来可能出现的阈值范围内的年月份进行预测。经检验,模型组精度等级良好,该方法具有一定的实用性和可靠性,可供交通部门参考。     

上海港集装箱货运量预测及拼箱作业节点建议

首先,分析了上海港港口集疏运现状,并采用灰色预测模型对上海港口未来年集装箱货运量进行预测;其次,结合上海港历年的进出口集装箱比例及上海港总体规划,预测未来年进出口集装箱量比例及未来年外高桥港区和洋山港的集装箱分担比;再次,针对未来年产生的集装箱货运需求,着重分析未来年集装箱货运对上海疏港道路(主要为北部过江隧道、东海大桥)的交通影响;最后,借鉴日本成田机场原木物流园区的货运组织方式,提出在沪宁和沪杭方向分别设置一个货运集散点,作为集装箱拆拼箱作业区的建议。     

灰色系统理论在过坝运量预测中的应用

为了解决复杂的过坝客货运量预测问题,基于灰色系统理论中的GM(1,1)模型对过坝运量预测建立灰色模型,并利用该模型对乌江银盘枢纽过坝运量进行预测,结果表明利用灰色系统理论方法对过坝运量进行预测是可行的,具有较高的可信度.     

基于IWOGA算子的公路客运量组合预测模型

客运量预测是进行公路网规划的必要环节和计算公路经济效益的基础。为了提高公路客运量的预测精度,在现有客运量预测模型基础上,采用IOWGA算子将三次指数平滑、GM（1,1）预测和BP神经网络结合起来,建立组合预测模型,并以全国公路客运量为例,验证预测结果的精度。分析计算结果,将该模型所得结果与其它常用方法相比,与实际客运量之间相差较小,预测精度较好,可以作为预测公路客运量的有效方法。     

公路货物运输量灰色马尔可夫预测模型

为了提高公路货物运输量的预测精度,结合灰色系统和马尔可夫链的特点,建立公路货物运输量灰色马尔可夫预测模型.在实例应用中,建立运输量GM(1,1)灰色预测模型,在获得预测值和残差检验的基础上,将原始数据序列划分为4个状态,计算状态转移概率,利用灰区间中位数建立货运量灰色马尔可夫预测模型,对货运量和货运周转量进行预测.将其预测结果与GM(1,1)灰色模型的预测结果比对,结果表明,灰色马尔可夫预测模型可以用于公路货物运输量预测,且其预测精度高于GM(1,1)灰色模型.