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。     

基于灰色PSO-BP的客运量预测模型

在灰色预测模型、BF神经网络与粒子群优化算法PSO的基础上建立基于灰色PSO-BP的公路客运量预测模型。并根据陕西省近10 a的公路客运量数据,对GM(1,1)、BP神经网络、灰色PSO-BP网络预测模型的预测结果进行比较,得出基于灰色PSO-BP的客运量预测模型能充分发挥各种算法的优势、提高预测精度,更适合运用在公路客运量预测的领域中。     

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.     

残差修正DGM模型在公路客运量预测中的应用

针对GM(1,1)模型预测条件的局限性,提出一种新的公路客运量预测模型--残差修正DGM模型,并利用该模型和GM(1,1)模型对1999年全国公路客运量进行预测,结果表明所建模型较之GM(1,1)模型有更高的预测精度.     

基于灰色加权马尔可夫链的大连铁路客运量预测

以2003~2013年大连铁路客运量数据为基础,采用灰色GM(1,1)模型预测方法和马尔可夫链相结合的方法对大连铁路客运量数据进行预测,给出了灰色加权马尔科夫链预测模型.不仅构造了状态转移概率矩阵,而且也获得了有效的滞时阶数.结果表明,在预测值与真实值的平均绝对误差方面,与灰色GM(1,1)模型相比,灰色加权马尔可夫链模型减小了一半,其预测效果十分理想.在此基础上,对2014~2020年大连铁路客运量数据进行了预测.     

基于GM(0,N)灰色系统的公路运输量预测方法

GM（0,N）模型适合于原始数据缺乏下的具有多个相关因素的系统特征变量预测．研究了GM（0,N）模型用于客运量预测的总体思路,建立了公路运输量的多因素灰色预测模型,并研究了系统模型中相关因素变量的确定方法、模型精度的检验方法和进行长期预测的方法与步骤．最后通过实例计算,对GM（0,N）与GM（1,1）模型的预测精度进行了检验和对比分析,结果表明,前者比后者具有更高的预测精度和可靠性．     

灰色预测模型在蚌埠市公路客运量预测中的应用

公路客运量预测是对客运量的发展趋势的动态分析,正确预测公路客运量对地区的经济发展格局和资源配置及公路运输企业的投资结构等都有重要作用。运用灰色系统模型理论,根据蚌埠市公路客运情况,建立GM(1,1)模型。通过残差检验、关联度检验和和后验差检验,得出所建GM(1,1)模型预测精度较高,适用于蚌埠市公路客运量预测。     

GM（1，1）模型在路基沉降预测中的应用

灰色模型法计算工作量小,精度高,基于灰色理论的灰色模型在公路路基沉降预测中得到了普遍的应用。以工程实际沉降观测数据为基础,建立GM（1,1）灰色模型,对模型的预测结果进行了分析,由此证实GM（1,1）灰色模型在路基沉降预测中具有可行性。     

城市公交客运量的灰色预测研究

本文将灰色系统理论应用于城市公交客运量预测,建立了公交客运量的灰色预测GM（1,1）模型,并通过残差检验、关联度检验和后验差检验等方法验证模型的正确性。该方法预测精度高、计算速度快、使用方便,特别适用于随机性强的城市公交线网日客流预测,并已在安庆市公共交通规划中得到应用,证明是较为实用的方法。     

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。     

城市轨道交通客流灰色预测法应用

在介绍灰色系统理论的基础上,叙述运用GM(1,1)预测模型进行预测的详细步骤,讨论灰色预测模型在城市轨道交通客流量预测中的应用。并通过具体数据对未来时期的客流量进行预测,通过精度检验证明预测结果是可信的,从而证明GM(1,1)预测模型应用于城市轨道交通客流预测是完全可行的。     

GM（1，1）灰色模型与土工离心试验联合推算路堤沉降

以灰色系统理论为基础,将高路堤沉降过程看成一个灰色系统,建立适合高路堤沉降预测的GM(1,1)沉降预估模型及其残差模型,将某高速公路的已知观测数据代入GM(1,1)模型,推算该观测点的最终沉降。同时,在室内进行土工离心模型试验,将试验结果与灰色模型得到的预测结果进行对比分析,表明预测精度良好。     

基于组合模型的港口集装箱吞吐量预测

根据港口集装箱吞吐量的历史数据,分别利用三次指数平滑法、灰色CM（1,1）模型以及组合预测方法对集装箱吞吐量进行探讨,有益于预测未来几年港口集装箱吞吐量。结果证明：组合预测模型融合了前两种预测方法的优点．其平均绝对误差、平均相对误差绝对值都小于单独用三次指数平滑法或GM（1,1）模型时的平均绝对误差、平均相对误差绝对值,达到最优的精度等级。     

基于GM（1，1）-马尔可夫链的城市机动车保有量预测研究

针对城市机动车保有量具有趋势性和不确定性的特点，结合GM（1，1）模型和马尔可夫链模型在预测研究中的优点而建立的GM（1，1）-马尔可夫预测模型，可用于城市机动车在未来年份的保有量的预测研究，且该预测经实例验证，结果令人满意。     

基于改进GM（1,1）的长江干线水位预测方法研究

针对长江干线水位预测建模复杂、数据不全的问题,利用长江干线真实历史水位观测数据,基于灰色系统GM（1,1）模型,研究贫数据下长江干线水位预测.根据灰色系统中数据越近越有价值跟拟合曲线为指数曲线的特点,通过重新构造生成序列和重新定义初始边界条件对GM（1,1）模型进行优化并对最终结果进行分析,得出优化后的模型能更准确的预测水位的结论.     

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.     

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%.     

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。     

新陈代谢GM(1,1)模型在建筑物沉降监测中的应用

通过对都匀市某在建大楼沉降数据处理,运用灰色系统理论,建立新陈代谢GM(1,1)模型对大楼沉降进行预测,并对所建模型精度检验,结果充分显示新陈代谢GM(1,1)模型在建筑物沉降变形分析中具有很强的实用性和有效性。