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。     

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。     

全国民航空中交通量长期预测技术研究

全国民航空中交通量的长期预测是空中交通管理部门制定空域规划方案的重要依据. 本文基于GM(1,1)模型和最小二乘法原理,首次提出了空中交通流量灰组合长期预测模型;同时根据我国民航1985～2008年的飞机起降架次的历史数据,研究了时间序列预测、回归预测以及神经网络预测三种常用预测方法对中国民航空中交通量进行预测的适应性;通过分析我国民航空中交通量数据的特点以及各种预测模型的预测结果表明,本文提出的灰组合预测模型在上述各种预测模型中预测精度最高.     

基于灰色模型的云浮港水运货运量预测

建立了灰色模型对云浮港水运货运量进行预测.根据云浮港2010年～2017年水运货运量建立了GM(1,1)灰色模型,模型平均相对误差较大,预测结果显示2018年～2021年云浮港水运货运量将保持较高增速.灰色关联分析显示云浮港水运货运量受到云浮进出口贸易影响较大,而国际经济增长有降速趋势,因此云浮港水运货运量增长也可能放缓.对模型进行改进,引入弱化缓冲算子,得到增速放缓的预测结果.对改进模型进行检验,检验结果表明改进模型精度较高,预测结果较为准确.     

福州市道路交通事故灰色预测模型的构建与实现

分析了GM(1,1) 模型和Verhulst模型的特点和适用场合,针对福州市道路交通事故呈现S形状态的波动过程,建立了灰色Verhulst预测模型.对福州市1995～2004年的道路交通事故进行实例分析,verhlst预测模型和GM(1,1)预测模型的平均相对误差分别为11.9%和33.0%,可见Verhulst模型的预测精度明显优于GM(1,1)模型.     

隧道变形预测的灰色Verhulst模型

通过具体的实例介绍了灰色Verhulst模型在隧道变形预测中的应用,证明此模型在隧道中是适用的。并且可以通过此模型比较准确地预测隧道变形和隧道的最大变形量,以此可以在隧道修建中及时调整、确定支护参数及进行施工决策。     

江西省公路货运量预测研究

分析各种货运量预测方法的优缺点,结合公路交通发展的特点,特别是公路货物需求的基础上,选用回归分析法、灰色预测法,对江西省公路货运量进行预测分析。通过灰色系统模型和线性回归的方法对江西省近9年的相关数据运用MATLAB进行分析,预测出江西省未来5年的公路货运量。     

基于灰色马尔可夫链模型的航空货运量预测研究

航空货运量预测是航空货运发展和决策的基础.将灰色系统理论和马尔可夫链相结合,提出了灰色-马尔可夫链预测航空货运量的预测方法,并且针对我国航空货运量的发展趋势进行了预测.理论分析与实践都表明,该方法不但预测结果可靠,而且能够对航空货运市场的发展趋势进行宏观把握,有利于决策者的经济决策行为.     

基于多模式灰色模型的地铁全网客流预测研究

地铁全网客流量预测对轨道线网规模确定及线路规划建设具有指导性作用,为准确预测地铁全网客流量,选取GM(1,1)均值模型、GM(1,1)差分模型和灰色Verhulst模型对重庆地铁全网客流量进行预测,采用平均相对误差、均方差比值和关联度三个指标对模型进行检验。结果表明:GM(1,1)均值模型预测结果与实际数据最接近,预测性能优于差分模型和Verhulst模型,为重庆地铁全网客流预测提供新思路,为重庆地铁规划建设提供理论依据。     

灰色Verhulst模型在交通运输结构预测中的应用

合理的预测交通运输结构,对于交通体系的完善和社会经济的发展具有重大的意义.在灰色系统理论中,灰色GM(1,1)模型适用于具有较强指数规律的序列,而Verhulst则适用于非单调的摆动发展序列或者具有饱和状态的S形序列.因交通运输结构发展趋势的非单调性,尝试用灰色Verhulst模型对交通运输结构进行预测,并在实际的工程实例中,加入了等维的约束条件,采用了等维动态预测模型,以保证预测结果的精度.计算过程运用了matlab软件等辅助工具,预测精度较好,可见这是一个较好的尝试.     

加拿大水域航运事故灰色关联分析与区间预测

为增强中国-加拿大贸易货物水上运输的安全,对加拿大水域航运事故进行了灰色关联分析,并建立了灰色区间预测模型.计算了各类航运事故序列与航运事故总数序列的4种灰色关联度.接近关联度反映了序列空间相对位置和几何形状的相似性,基于接近关联度的事故致因排序较准确.加拿大水域航运事故总数序列为振荡序列,建立灰色区间模型预测其范围,该模型精度较高.用该灰色区间预测模型预测了2019-2022航运事故总数范围,预测结果可用,未出现病态.     

企业核心能力灰色聚类评价模型研究

笔者在文中首先对企业核心能力的内涵进行分析,然后利用层次分析法(AHP)、灰色聚类理论建立企业核心能力灰色聚类评价模型,该模型可以对具体企业的核心能力进行定量综合评价,从而找出差距,以便不断培育和增强企业核心能力.     

高速公路软基处理方案的灰色区间关联决策评价

以经典灰色系统理论为基础,构建了灰色区间关联系数公式和区间关联度公式.针对高速公路软弱不良地基的不确定性,考虑了工程地质条件、工程造价、施工条件、处理效果和可靠性等综合因素,建立了地基处理方案的综合评价决策模型.并以某路段拟采用的4种地基处理方案评价为例,实现了软基处理方案的优化选择,说明了灰色区间关联决策方法结果可靠,具有实用性和有效性.     

一种基于灰色系统理论的分布式信任模型

在开放多Agent系统中,引入信任模型有利于选择出保证收益的交互伙伴,发挥灰色系统理论在解决贫信息、不确定性问题中的优势,构建了GTrust信任模型,设计了对证人推荐行为进行评定的方法,用灰色定权聚类的方法判定对证人的信任,克服证人提供的不准确信息带来的负面影响,指导评价者Agent合理使用来自证人的推荐.仿真实验表明,GTrust忽略了对不准确信息来源的甄别,而是只以实际交互结果为依据的策略,针对复杂的环境是一种切合实际的选择,无论在静态环境中,还是动态环境中,均可以取得好的效果.     

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.     

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在大力提倡公共交通优先发展的阶段，对城市公交客流的影响因素进行分析有着重要的指导意义。本文将城市公交客流的影响因素分为公交服务水平与城市发展情况两个方面，选取了十个指标作为影响因素。考虑到城市公交客流与其影响因素之间的关系具有灰色特征与动态性的特点，建立了改进灰色一致关联分析模型。该模型具有考虑变量变化率的差异以及易于发现负相关因素的特点。然后，定义了差异度，以降低无量纲处理方法和时间序列长度对于分析结果的影响。最后，本文以北京为实例，选取八年的数据进行分析。结果表明，改进灰色一致关联分析计算出的结果与实际相符，更能反映城市公交客流与其影响因素之间的负相关关系，具有较好的实用价值。     

隧道变形预测的灰色模型研究

隧道变形预测对隧道施工监测具有重要的意义．考虑到隧道变形的非线性,采用灰色系统理论来模拟和预测隧道的变形．用灰色等时距GM（1,1）模型、新陈代谢GM（1,1）模型及Verhulst模型这三种常见的模型来预测隧道拱项下沉量,从而提出了新陈代谢GM（1,1）模型的适用性,能反映隧道施工动态的过程．     

灰色模型在GDP预测中的应用

在交通量预测中,社会经济指标数据是最基础的预测数据,研究了灰色预测模型在社会经济预测中的应用方法,并进行了具体的应用,实践证明应用效果良好。     

基于梯形白化权函数的信号交叉口服务水平评价

对信号交叉口服务水平的内涵和外延做了分析,借鉴灰色聚类的思想,用灰数表示评价指标和聚类阁值,构建了基于梯形白化权函数的灰数表达公式和聚类模型,利用道路信号交叉口的交通特性和可比较原则,提出一种基于正态分布3σ原则和1.23σ原则的灰数取值方法,并用所建模型对3个信息号交叉口服务水平进行聚类评价.结果表明:交叉口A1、A2、A3的最大聚类值分别为[0.416,0.839]、[0.202,0.728]、[0.413,0.645],服务水平从优到劣排序为A1、A3、A2,实例说明所建模型和灰数取值方法合理有效.