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GM(1,3)-马尔可夫链模型的公路客运量预测

为了获得更精确的公路客运量预测结果,经分析,以公路客运量、人口和国内生产总值数据为基础,将灰色模型预测方法GM(1,3)和马尔可夫链预测结合,构成组合模型,对公路客运量作出预测,通过对杭州市公路客运量预测的实例分析,对比预测值和实际值,得出基于灰色GM(1,3)-马尔可夫链模型获得的预测结果比灰色预测更加准确的结论,研...     

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.     

客运量预测模糊时间序列和灰色模型的比较

基于模糊集理论在模糊时间序列分析的基础上分别建立铁路、公路及民航客运量模糊时间序列模型,并与基于灰色理论的GM(1,1),修正GM(1,1)和Markvo三个模型进行标杆对比,结果表明:模糊时间序列模型能有效提高Markvo模型的预测效果;模型的外推预测能力比Markvo模型强;模糊时间序列模型和灰色模型相比,传统ARIMA时间序列模型及人工神经网络模型具有不需要大量历史时间序列样本的特点.     

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.     

基于灰色系统理论客运量和客运周转量的预测

基于灰色系统GM(1,1)模型对道路客运量及客运周转量进行预测,可避免复杂的相关关系分析,解决由于原始数据离散带来的困难,得到高精度的预测结果.依此模型对山东省道路客运量及客运周转量进行了中短期预测.     

基于GM(1,1)模型的交通客运量发展预测

采用灰色系统理论中的GM(1,1)模型,选取2001~2005年我国客运运量数据,分别建立了铁路、公路和民航客运周转量的预测模型,经检验,模型精度等级较高。应用所建模型进行了2006~2010年客运周转量预测,并对照2006年实际运量数据,证明预测结果精度较高。最后讨论了GM(1,1)预测模型在运量预测实际应用中的指标选取、模型检验和应用范围。     

基于灰色-马尔科夫链理论的公路客运量预测

客运量预测是公路网规划不可缺少的环节,是公路经济效益计算的重要基础。以四川省公路客运量为例,利用灰色系统理论,建立GM（1,1）预测模型,并将灰色GM（1,1）预测模型与马尔科夫链状态转移矩阵相结合,进一步提高预测结果的精度。从计算效果上分析,该方法求得的结果与其他方法相比,与实际值偏差较小,预测效果较好。     

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。     

基于改进LSTM-Prophet算法的客运量预测

利用该模型对2019年的铁路月度客运量数据进行预测，并与实际客运量进行对比分析，实验表明，LSTM-Prophet算法模型预测值的MAPE值为1.91%,MAE值为559.07,RMSE值为691.82,三个评价指标值都低于SARIMA模型、LSTM模型和GM(1,1)模型的评价指标值，所以LSTM-Prophet算法模型更能准确预测客运量数据，为决策提供参考价值。     

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。     

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．     

区域物流量预测的灰色GM(1,1)模型应用

介绍了灰色预测模型以及灰色预测模型在物流量预测中的应用.建立了基于灰色预测理论的GM(1,1)模型,叙述了运用GM(1,1)模型进行预测的详细步骤,并以某省物流量预测为例进行了实际应用.最后用级比检验和残差检验的方法对预测进行了检验,证明了预测的可信性.     

优化的分数阶GM(1,1)模型在桥梁线形控制中的应用

针对传统灰色预测模型用于大跨径刚构桥梁预拱度预测会出现过拟合现象和预测精度不高的问题,将分数阶算子GM(1,1)模型引入大跨径桥梁预拱度预测,并建立了一种基于牛顿二次插值的分数阶GM(1,1)新模型,实现了对传统GM(1,1)模型的阶数和背景值的双重优化.为了检验模型性能,将文中模型与传统GM(1,1)模型、分数阶GM(1,1)进行对比分析.通过实例验证,优化得到的分数阶GM(1,1)的预测平均相对误差为3.1％,相比传统的G M(1,1)减小了9％,预测精度进一步得到提高.新模型具有一定的实用性,且精度较高,对于同类型的桥梁施工控制有一定的参考价值.     

基于灰色模型的铁路客流预测方法

在GM(1,1)预测模型基础上,构建2个不同的预测模型——GM(1,1)幂模型和对原始数据进行缓冲算子处理的GM(1,1)模型,采用Matlab建模,并将模型应用到铁路客流量预测,分析对中小样本振荡序列的预测效果。实例证明,GM(1,1)幂模型和对原始数据进行缓冲算子处理的GM(1,1)模型的应用范围和预测精度都优于灰色GM(1,1)模型,是非线性铁路客流量预测的一种有效方法,有助于制定铁路运输计划。     

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。     

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。     

基于无偏灰色马尔科夫模型的客流量预测

为合理制定城市轨道交通列车开行方案,同时为城市轨道交通公安机关布置警力提供科学依据,采用无偏灰色马尔科夫模型进行客流预测。分析灰色GM(1,1)模型和无偏灰色GM(1,1)模型的基本特点,在此基础上构建马尔科夫模型。以郑州地铁1~#线2017-02-03—02-18每日客流量为基础,分别利用无偏灰色GM(1,1)模型和马尔科夫模型计算客流量,并对预测结果进行检验对比。结果表明:马尔科夫模型较无偏灰色模型对客流量的预测精度提高54%。利用马尔科夫模型对未来3d的客流量进行预测,预测结果符合城市轨道交通客流的实际情况。