背景值优化的灰色马尔科夫模型在铁路客流预测中的应用

以提高铁路客流预测精度为出发点,通过对传统的灰色模型进行分析,采用积分的数学思想对灰色预测背景值进行优化.结合马尔科夫预测模型的优点,运用马尔科夫对优化后的灰色预测模型误差进行修正,提高了预测模型的精度.以我国铁路客流预测为实例,通过对预测模型的预测结果的对比研究,验证了模型的有效性.     

基于参数自校正AR模型的网络时延估计

针对网络随机时延这一问题,提出了参数自校正AR模型的网络时延估计算法,并对其进行预测.首先兼顾预估精度和算法实时性的原则确定了模型的参数,建立了网络时延的AR模型;在此基础上,通过LMS算法对时延进行在线预测,并根据新的时延值在线调整模型的参数;通过仿真结果验证了该算法具有很好的预测精度和实时性,具有一定的应用价值.     

基于改进灰色马尔科夫模型的地铁客流预测

基于灰色理论和马尔科夫理论,建立传统的灰色预测模型和灰色马尔科夫预测模型,对西安地铁客流量的数据进行分析预测;然后对原始数据序列滑动平均处理,再用无偏GM(1,1)模型拟合系统的发展变化趋势,将修正后得到的模型与马尔科夫模型进行结合,提出改进的灰色马尔科夫模型预测方法。利用改进后的新模型对地铁客流的预测结果与传统的灰色马尔科夫模型进行对比。结果表明,改进后的灰色马尔科夫模型预测精度有显著提高。     

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。     

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。     

铁路货物周转量的半参数回归模型预测

为提高铁路货物周转量预测的准确性,在定性分析的基础上,运用灰色关联度理论选择出反映铁路运输供给能力的7个因素,并用偏最小二乘回归方法处理变量的共线性问题.采用非参数方法表达不能量化的影响因素,建立了半参数回归模型,并与线性回归模型和灰色预测模型进行了比较.研究结果表明,用半参数回归模型预测铁路货物周转量,预测结果的相对误差仅1.7%,比线性回归模型和灰色预测模型的预测精度更高.     

基于灰色—小波神经网络的有效泊位预测

针对停车场有效停车泊位的变化特征,提出了基于灰色—小波神经网络的组合模型.先通过灰色单因素预测模型对有效停车泊位时间序列进行修正处理,再基于分步式小波神经网络模型对修正预测值进行运算,并通过马克科夫链预测模型得到更精确的预测区间,并利用实际案例分析,对模型的预测精度、稳定性、拟合度和训练时间进行了评价.研究表明,灰色—小波神经网络预测模型可降低初始数据波动性的干扰,与传统神经网络相比,预测结果误差波动性降低了10%~19%,稳定性提高了27%~33%,拟合度提高了10%~15%,精确度明显提高.     

马尔科夫残差修正灰色模型及其在公路网规划中的应用

指出灰色模型的残差是一种马尔科夫链，并在此基础上提出马尔科夫残差修正灰色模型，并将其应用于公路网规划中的运输量的预测，比较了该方法与灰色预测模型的精度，实例表明该修正模型不仅可以弥补马尔柯夫预测的局限，又可弥补灰色模型的不足，具有较高的预测精度。     

基于改进灰色-马尔可夫链方法的铁路货运量预测

科学的货运量预测对铁路发展战略的制定具有十分重要的意义.针对灰色模型的预测结果精确度受原始数据变化幅度的影响较大,且要求累加生成的数据列具有指数性质的缺点,采用带波动的多项式来替代GM（1,1）模型中的指数形曲线,并通过马尔可夫链对其预测结果进行修正,从而建立改进的灰色-马尔可夫链预测模型,同时利用该改进模型对我国铁路货运量进行预测,并与传统的GM（1,1）模型、改进的GM（1,1）模型和灰色-马尔可夫模型3种预测方法进行了比较,结果表明：提出的预测方法具有较高的精度,具有一定的可行性和有效性,预测结果可指导铁路建设与管理.     

网络控制系统的时延估计和自适应预测控制

提出了基于最小二乘支持向量机（LS-SVM）的网络时延预估网络控制系统（NCS）的自适应预测控制方法．先将网络时延转化为非线性时间序列，再用径向基函数（RBF）作为LS-SVM的核函数，建立NCS的时延预测模型．用通过该模型预测的时延设计自适应控预测制器，补偿和控制NCS的时延．仿真结果表明，该时延预测方法对NCS的随机时变时延有较高的预测精度，根据预测的时延设计的控制器能使系统的输出很好地跟踪期望的输出．     

基于灰色神经网络的点速度预测模型

为了克服交通流时空不稳定性导致的检测数据误差,提高预测点速度的精度,在比较传统灰色预测模型和反向(BP)神经网络预测模型优缺点的基础上,建立了灰色神经网络点速度预测模型.该模型综合了灰色预测模型所需数据少及神经网络具有的自学习和自适应能力的特点.以实测值作为输出数据,构建不同的灰色预测模型,将各灰色预测模型的预测结果作为BP神经网络训练的输入数据,得到最佳的预测模型.实例分析表明:与传统灰色理论及BP神经网络预测模型相比较,在20、40和60s采样间隔条件下,本文模型预测结果与实测值的相对误差平均减少了32％,为交通运行状态评价和行程时间预测提供了依据.     

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.     

基于灰色理论的水路客运预测方法研究

运用灰色系统理论,建立了基于灰色理论的水路客运量预测模型,利用模型进行了预测,并对模型进行了精度检验,运用修正后的模型对河南省的水路客运量进行预测。结果表明,灰色系统模型能有效地对水路客运量进行预测,且精度较高。表明了模型具有较高的可靠性和实用性。对河南省的水路客运及相关行业的发展能够起到一定的导向作用。     

基于灰色神经网络的港口集装箱吞吐量预测模型研究

为降低港口集装箱吞吐量的预测误差,提高预测精度,在分析传统的灰色预测模型和BP神经网络预测模型的优缺点的基础上,构建了灰色神经网络港口集装箱吞吐量预测模型,该模型充分发挥了灰色模型所需初始数据少和BP神经网络非线性拟合能力强的特点。以实际数值作为初始数据,各种灰色模型的预测值为神经网络的输入值,神经网络的输出值为组合预测结果。通过实例分析,结果表明:灰色神经网络预测模型提高了预测精度,预测结果比较理想,优于单一预测模型,因此,该模型用于港口集装箱吞吐量预测是可行的、有效的。     

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.     

基于样本阵列的沥青路面使用性能预测模型研究

开展路面使用性能预测研究对于公路养护决策具有重要的意义.文章针对江苏省高速公路路面使用性能主要影响因素,构建了样本预测阵列,据此采用双参数模型建立了路面使用性能预测模型,并基于自适应跟踪法对双参数模型进行修正.工程实例表明,预测模型用于江苏省高速公路路面性能预测具有较高的精度.     

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.     

基于改进灰色马尔可夫的港口货物吞吐量预测研究

为了提高港口货物吞吐量的预测精度,以宁波舟山港为例对灰色马尔可夫组合预测模型进行了优化研究。首先,用中国统计年鉴中宁波舟山港货物吞吐量的历年数据建立灰色GM(1,1)模型;其次,对模拟误差值用一阶马尔可夫链进行修正并确定误差的转移状态,建立复合灰色马尔可夫预测模型;最后,用粒子群算法对该复合模型进行迭代寻优并优化改进,使模型能够根据实际情况对每个灰区间分别进行分析计算,并实时动态更新其区间参数;最终,提高改进后的模型误差精度。结果表明,用粒子群算法改进的灰色马尔可夫模型误差均值下降了37%,预测值与实际值的拟合度更高,预测结果更符合实际情况。     

寸滩站年最高水位预测模型研究

寸滩水文站是长江上游的主要控制站,分析可知,从20世纪70年代开始,由于年降水量的减少和气温的下降,年最高水位也呈逐渐下降的趋势.本文将灰色系统理论与马尔科夫链理论相结合,以1940年至2003年寸滩站年最高水位序列为研究对象,建立灰色马尔科夫预测模型.从预测结果看出,所建灰色模型大体反映了年最高水位的下降趋势,而经过马尔科夫模型对预测误差进行修正后,模型预测精度提高,计算值与实际值吻合良好.对其他站年最高水位的模拟分析表明,模型精度能满足年最高水位预报要求.说明灰色马尔科夫模型可以应用于长期预报中.     

基于灰色自适应粒子群LSSVM的铁路货运量预测

为了提高铁路货运量的预测精度及建模速度,将灰色预测模型(GM(1,1))、最小二乘支持向量机(LSSVM)和自适应粒子群优化(APSO)算法相融合,建立了灰色自适应粒子群最小二乘支持向量机(GM-APSO-LSSVM)预测模型.通过灰色预测模型中的灰色序列算子,弱化原始数列随机性,挖掘数列中蕴含的规律,利用最小二乘支持向量机计算简便、求解速度快、非线性映射能力强的特点进行预测,并采用自适应粒子群算法优化选择LSSVM参数.对我国铁路货运量的实例分析表明:用该模型得到的评价指标RMSE、MAE、MPE和Theil不等系数分别为0.062 8、0.052 3、0.016 2和0.010 7,均小于其它模型,预测性能好;用APSO算法搜索LSSVM最优参数的时间为55.656 s,比传统交叉验证法减少了10.462 s;2006~2009年的预测相对误差分别为0.39%、-1.67%、1.44%和4.75%,适用于铁路货运量的短期预测.