基于灰色Verhulst模型的铁路货运量预测研究

针对铁路货运量数据序列特征,将灰色Verhulst模型的建模方法引入铁路货运量的预测,并进行建模计算及预测值精度检验。     

基于Markov链修正的铁路运量灰色组合预测模型研究

预测模型的准确与否直接决定着未来经济规划与决策的有效制定。将灰色GM(1,1)-Verhulst组合预测模型与马尔可夫链方法相结合,同时引入信息熵理论的知识,提出基于Markov链修正的熵权法灰色组合预测方法,并以甘肃省2004年～2015年铁路客运量作为原始数据序列进行模型拟合,而且还以此为基础对甘肃省未来几年内的客运量发展趋势进行预测。结论:(1)在已知实际客运量年份内,该灰色组合预测模型的预测精度比单一灰色预测模型更高、更加准确;(2)采用马尔可夫链方法获得该组合模型的偏差规律,并依照此规律对预测结果进行修正,即由一个单一的预测数值修正成为区间和概率组成的预测范围;(3)通过比较2016年～2017年的客运量实际值、组合预测模型的单一预测值和Markov链修正的预测区间值,发现Markov链修正的预测结果与客运量实际值的吻合性良好,进一步验证此预测方法的可信性。     

基于灰色预测-马尔可夫链-定性分析的铁路货运量预测

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。分析以往对铁路货运量预测的相关文献及其预测精度,并分析影响预测精度的因素,定量分析与定性分析相结合有利于提高预测的准确性。采用灰色预测-马尔可夫链-定性分析相结合的方法对铁路货运量进行预测,经分析表明:灰色模型预测结果精确度受原始数据变化幅度的影响较大,通过马尔可夫链修正,预测结果得到较大改善;由GM(1,1)预测值及马尔可夫状态转移下的最大概率可知铁路货运量的发展趋势;"十一五"期间铁路货运量增长速度将放缓,但仍将保持较高的增长率。     

基于等维灰数递补模型的软弱围岩隧道变形预测

结合隧道掘进施工以及变形监测的实际情况,利用灰色预测理论中的GM(1,1)模型,采用等维灰数递补数据处理技术建立等维灰数递补GM(1,1)模型来对灰色GM(1,1)模型进行改进,并结合工程实例中的变形实测数据进行验证.结果表明:修正模型的建立所需数据少,计算方法简单易行,而且预测值精度明显提高;灰色建模的数据取样越接近预测点,则得到的模型预测值越接近实际值,一般4次预测值的结果基本接近于实测值,该模型能更真实地反映软弱围岩隧道的变形规律.     

基于无偏灰色模糊马尔可夫链法的铁路货运量预测研究

针对传统灰色马尔可夫预测模型存在灰色偏差与抗干扰能力弱的局限性,将无偏灰色理论与模糊集合理论引入预测模型,从趋势曲线灰色拟合与状态分类方式上对传统灰色马尔可夫模型进行改进,提出无偏灰色模糊马尔可夫链预测铁路货运量的方法,并结合"十一五"期间中国铁路货运量和货运市场发展趋势的预测分析,详细阐述了该方法的具体应用,最后使用定性分析对该方法的预测结果进行检验与讨论.理论分析和算例表明,该方法有更可靠的预测结果,并且能够对铁路货运市场的发展趋势进行宏观的把握,有利于决策者的决策行为.     

基于灰色-马尔可夫链的铁路货运量预测研究

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。采用灰色模型预测方法GM(1,1)和马尔可夫链预测相结合,提出了灰色-马尔可夫链改进预测方法,利用偏差对灰色模型值进行状态划分,并采用马尔可夫状态转移矩阵对状态的转移变化进行分析,并针对我国铁路货运量的未来趋势进行了经济预测的分析,确定待测年份偏差最可能处于的状态。     

基于灰色关联分析的LS-SVM铁路货运量预测

为提高对铁路货运量的预测精度及建模速度,在分析货运量影响因素基础上,提出基于灰色关联分析的LS-SVM铁路货运量预测方法。将货运量影响因素分为社会需求与铁路供给两方面因素,采用灰色关联分析法对两方面因素与货运量进行相关性分析,根据灰色关联度值,结合定性分析筛选LS-SVM输入变量,简化LS-SVM结构,再通过随机权重粒子群(SIWPSO)算法优化选择LS-SVM模型参数。通过对我国1980～2009年铁路货运量实例分析表明:该方法具有较快的收敛速度和较高的预测精度。     

基于无偏灰色组合动态模型的铁路客运量预测研究

针对目前铁路运输客运量预测在精度方面的不足，提出一种无偏灰色组合动态预测模型，应用于现有铁路客运量的预测。通过借鉴无偏GM(1,1)模型直接建模思想，对传统的灰色Verhulst模型作出改进，即对原始序列作倒数生成，运用新生成的倒数序列建立无偏灰色Verhulst模型，以消除传统的灰色Verhulst模型自身的一些偏差；为进一步提高模型的拟合精度及收敛速度，引入马尔科夫链方法对无偏灰色Verhulst模型的拟合结果进行修正，同时兼顾数据序列具有一定的时效性，构建出无偏灰色组合动态客运量预测模型。以我国兰青铁路某区段2010—2019年共10年的客运量数据作为原始数据，验证模型的可靠性与准确性，并与传统EDGM(1,1)模型、灰色Verhulst模型和无偏灰色Verhulst模型作对比，结果表明，本文模型在预测精度方面更凸显优势，能有效提高预测结果的准确性。     

基于马尔科夫—Verhulst模型的铁路货运量预测研究

铁路货运量是一个地区经济发展的先行指标之一,准确预测铁路货运量能够为该地区的发展规划起到指导作用。针对传统灰色Verhulst模型在进行铁路货运量预测时模型误差较大的问题,运用马尔科夫链模型对传统Verhulst模型的预测结果进行修正改进,以提高模型的预测精度。最后,通过引入实际案例,验证了经过马尔科夫链改进的灰色Verhulst模型在预测精度方面有了大幅度的提高,适用于甘肃省铁路货运量的预测。因此,应用该模型对甘肃省2015年到2017年的铁路货运量进行预测,为该地区的物流运输及其他相关行业的发展提供可靠的指标依据。     

RBF神经网络在铁路货运量预测中的应用

基于回归和时间序列模型的传统预测方法以及目前较为常用的灰色预测和BP神经网络预测方法，建立了RBF神经网络模型对全国铁路货运量进行详细分析和预测。利用铁路货运量的原始数据构造时间序列，并对时间序列进行分析和相应的处理。将处理后的数据构造为一个非线性映射，利用RBF神经网络进行逼近。利用Matlab对灰色预测、BP神经网络预测和RBF神经网络预测模型进行仿真实验，得出3种预测模型的平均相对误差，分别为7.67%、4.79%和1.31%。表明RBF神经网络预测方法的预测精度比另外两种预测方法高很多，可为铁路货运量预测研究提供方法支撑。