灰色预测模型在公路客运量预测中的应用

运用灰色预测系统理论,对国内公路客运量建立了基于灰色预测理论的GM (1, 1) 模型, 并运用GM (1, 1) 模型对2007～2015年国内公路客运量进行了预测.预测结果表明,该方法具有较高的预测精度.     

GM(1,3)模型在交通系统公路客运量预测中的应用

交通系统公路客运量预测不仅具有模糊性和动态性等特点,而且受多个因素影响。许多交通研究人员只根据客运量一个因素,用GM(1,1)模型预测。文章运用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,以原始离散的公路客运量、人口和国内生产总值GDP三组数据数列为基础,建立GM(1,3)模型来预测公路客运量。在详细论述了系统综合预测模型GM(1,3)的建立过程后,用后验差检验法对预测结果进行了检验,预测精度较好,表明此模型对公路客运量预测有一定应用价值。     

灰色系统在公路客运量预测中的应用

客运量预测对公踟客运的规划、发展以及对领导决策会提供可靠的理论依据。本文介绍了如何利用灰色理论建立辽宁省公路客运量预测模型，并对１９９２年至１９９９年辽宁省公路客运量进行了预测。     

应用灰色神经网络组合模型预测深基坑变形

将GM(1,1)模型与神经网络算法相结合建立灰色神经网络组合模型应用于深基坑工程变形预测。以润扬长江公路大桥深基坑工程的监测数据为例进行预测分析,结果表明:组合模型比GM(1,1)模型有更大的适应性,对于复杂非线性变化的数据预测精度高,可较好地预测深基坑变形。     

基于多变量灰色模型的路基沉降预测

路基沉降变形是一个复杂的动态变化过程,常用的单变量预测模型不能考虑各沉降监测点间的相关性,不足以反映路基整体的变形规律。多变量灰色模型是单变量GM(1,1)模型在多元变量条件下的拓展,可以实现对路基中相互影响的多个监测点变形预测模型的建模和预测。实例计算表明,与单变量GM(1,1)模型相比,多变量灰色模型具有更高的预测精度,显示了该方法进行路基工后沉降预测的有效性。     

交通事故预测的灰色GM（1，1）模型

在分析道路交通安全系统灰色属性的基础上,提出将道路交通事故作为道路交通安全系统行为特征量处理,运用灰色理论和方法进行道路交通事故预测,在此基础上,建立了道路交通事故的GM（1,1）灰色预测模型,并通过实例验证了预测模型的适用性。     

基于灰色理论的重庆市常规公交客运量影响因素分析及预测

为了研究重庆市常规公交客运的发展水平,把握当前及今后重庆市公交客运量的发展规律和发展方向.采用灰色关联度理论的研究方法,清晰直观地得到了反映重庆市常规公交客运量影响因素与客运量之间的关联度,通过比较分析的方法,发现利用传统灰色预测模型在进行重庆市常规公交客运量预测时,其拟合精度不够.研究发现需要对模型的紧邻均值生成序列做出改进,改进后的灰色预测模型要比传统的灰色预测模型的拟合精度更高,说明改进后的灰色预测模型更适用于重庆市的常规公交客运量的预测.     

高路堤沉降的灰色系统理论预测方法

根据灰色系统理论,在全面分析高填方路堤沉降量与时间关系的基础上,建立了2种灰色预测模型。即GM(1,1)模型和灰色Verhulst模型,并分别对某高填方路基沉降进行了实例预测,在此基础上对2种模型的适用性进行了实例对比分析,表明Verhulst模型更适合于预测路堤沉降。     

沥青路面使用性能的灰色预测研究

围绕路面使用性能四大指标,引入灰色理论中的 GM（1,1）预测模型进行预测,并根据实测结果进行验证,分析预测结果的可靠性及发展情况。结果表明,模型的预测精度为一级,预测结果与实测值相符,可作为制定养护计划的依据。     

基于灰色-马尔科夫模型的高速公路货物运输量预测方法

为准确预测我国高速公路货物运输趋势,文章提出灰色GM(1,1)模型、马尔科夫模型和新陈代谢思想的组合模型,以2009—2016年我国高速公路货物周转量为原始数据序列,预测2017—2019年高速公路货物周转量。结果表明：组合模型比传统的灰色GM(1,1)模型预测精度更高,加入新陈代谢思想,删除旧数据,引入新数据,降低了长期预测的误差,对新序列采用灰色-马尔科夫模型,2018年和2019年的相对误差由原来的7.81%和6.45%分别下降到3.85%和0.62%。     

基于灰色模型的中国纯电动汽车销量预测

电力驱动成为汽车产业未来转型发展的重要趋势之一,中国纯电动新能源汽车销量快速增长。文章以2016—2020年中国纯电动汽车的销量为原始数据,通过构建灰色预测模型GM (1,1),预测2021—2025年中国纯电动汽车的销量。研究发现,2021—2025年中国纯电动汽车销量呈不断上涨的趋势,2025年纯电动汽车销量可达到230.8万辆。灰色预测模型能较为精确地预测出中国纯电动汽车发展趋势,可为政府制定补贴政策、纯电动汽车推广和企业的研发、生产和销售提供一定的参考依据。     

单桩承载力的高精度灰色预测方法

提高传统单桩承载力的灰色预测法的预测精度是非常有现实意义的。以灰色理论为基础,先对有限实测数据进行筛选,建立单桩荷载-沉降关系的优化GM(1,1)模型,介绍一种在有限实测数据条件下高精度预测单桩极限承载力以及完整的荷载-沉降关系的方法。通过工程实例的分析计算,证明该法具有的预测精度较传统灰色法提高3倍以上。     

基于灰色系统的“义乌·中国小商品指数”预测

本文讨论了灰色系统GM（1,1）模型用于＂义乌·中国小商品指数＂的预测问题,介绍了灰色系统GM（1,1）模型的预测过程,同时证明了模型在小商品指数预测中应用的可行性,并对＂义乌·中国小商品指数＂中的周价格总指数进行预测,结果表明了该模型预测的有效性。     

采用灰色-马尔可夫耦合模型预测古树屋边坡变形

基于预测拟合值和实际监测值的相对误差划分不同的预测状态,利用马尔可夫链对灰色GM(1,1)预测值进行修正,计算得到边坡变形的范围和相应的预测值。以古树屋开挖边坡为研究对象,利用耦合模型对其变形进行预测,得到边坡的变形预测值为57.006 0 mm,预测的变形范围大小在56.845 8～61.755 4 mm之间。实例分析结果表明:与线性回归模型以及单纯灰色模型预测结果比较,采用灰色-马尔可夫耦合模型对开挖边坡变形进行预测的结果精度较好,且能较准确地预测边坡变形大小的范围。     

基于灰色Verhulst-马尔可夫链组合预测方法的公路客运量预测研究

将灰色系统理论和马尔可夫链理论相结合,提出了灰色Verhulst-马尔可夫链组合预测方法来预测具有饱和状态发展趋势的观点;结合广东省公路客运量发展趋势来对该组合预测方法进行具体应用.计算分析证明,该模型较灰色Verhulst模型、灰色GM(1,1)-马尔可夫模型具有预测精度高、适应弹性大、实用性强等特点,可对公路客运量的发展趋势进行宏观把握,对宏观决策具有指导意义.     

基于VB和Excel的交通运输量灰色预测模型程序设计

介绍了基于VB和Excel交通运输量灰色预测程序的实现，重点介绍了VB和Excel相结合设计的优点。程序界面简单，操作方便快捷，为交通运输量预测提供了一个有效的工具，并且能满足实际工程的需要。     

灰色系统理论在桥梁线形控制中的应用与研究

在桥梁施工控制过程中,灰色系统理论得到了广泛的实用,而使用最多的是GM(1,1)模型来预测标高,但是通过实践证明GM(1,1)模型所预测的数据精度并不是非常准确,因此对灰色系统理论进行进一步的研究是迫切的。笔者在沈阳四环跨越沈丹线立交桥实际工程的施工控制中应用了灰色系统理论方法,采用了3种不同的样本数据建立GM(1,1)模型。并建立4个样本数的GM(2,1)模型,并对以上模型所预测的标高结果与实际标高进行对比分析。实践证明灰色理论成功的应用在了跨越沈丹线立交桥的施工控制中,并验证了GM(2,1)模型在预测精度上高于GM(1,1)模型,而增加样本数据非但不能提高GM(1,1)模型所预测的精度反而随着样本数据的增多精度随之降低。     

青藏铁路路基沉降变形的灰色预测模型研究

灰色系统预测模型的本质是对已知数据序列进行类型为指数形式的曲线拟合,然后将曲线延伸到未来,由此对未知的数据做出预测。介绍所建立的青藏铁路路基沉降变形的灰色预测GM(1,l)模型,试验应用表明,该模型具有较高的预测精度。     

基于灰色理论的沥青混凝土路面使用性能多指标预测方法研究

在自然环境和交通荷载的共同作用下,沥青混凝土路面的路面使用性能会随着时间推移而日益衰减,从而直接影响车辆的行驶速度和运输的安全性、经济性和舒适性.为了评估和预测路面使用性能的状况,便于进行科学地养护和管理.应用了灰色系统理论模型,从路面状况指数(PCI)、路面结构强度指数(SSI)、行驶质量指数(RQI)和横向力系数(SFC)4项指标进行分析,建立了基于历史数据的指标预测模型,对高速公路使用性能的各单项指标进行了预测,对模型的精度进行了评价,并根据预测结果提出了相应的养护措施.     

BP神经网络和GM(1,1)灰色模型在公路客运量预测中的应用

在灰色预测的基础上,引入BP神经网络模型,建立了GM(1,1)和BP神经网络组合模型。此组合模型兼有灰色预测和BP神经网络预测的优点,模型既克服了原始数据少,数据波动性大对预测精度的影响,也增强了预测的自适应性。实例证明了组合模型的预测精度高于单独的GM(1,1)模型,可以用于公路客运量预测。