基于灰色马尔可夫模型的烟台市铁路客运量预测研究

铁路客运量能够反应所在省市的人口流动量,是铁路经济效益计算的重要基础.本文将传统的灰色预测GM(1,1)模型与马尔可夫链状态转移矩阵相结合,建立灰色马尔可夫预测模型,对2020—2024年烟台市铁路客运量进行预测.结果表明:所建立的模型实现了灰色预测模型和马尔可夫链的优势互补;将灰色预测模型与灰色马尔可夫模型进行对比,...     

基于灰色径向基函数网络的铁路投资规模组合预测

铁路固定资产投资是铁路建设不断发展的有力保证,为准确地预测铁路固定资产投资规模大小及其变化趋势,将GM（1,1）预测模型与径向基函数神经网络有效地结合起来,充分发挥灰色系统的贫乏数据建模和神经网络特有的高度非线性映射能力的双重优势,构建了一种新型的串联非线性组合预测模型。然后,以我国铁路1998—2007年的投资规模实际数据为基础,对“十一五”后半期的铁路固定资产投资规模进行了预测,并分析了预测结果的合理性。研究表明,该组合模型优于任何单一灰色预测模型,能很好地反映铁路固定资产投资规模的变化规律,在小样本、贫信息的奈件下,仍然能得到较合理精准的预测结果。     

基于灰色马尔可夫组合模型的福州港吞吐量预测

灰色马尔可夫组合模型是将灰色预测模型与马尔可夫模型进行组合优化,通过其对福州港2012-2016年货物吞吐量及集装箱吞吐量进行预测,并利用残差模型检验,证明了灰色马尔可夫组合模型能够解决单一模型的局限性、粗糙性和不稳定性问题,预测精度高,符合事物的发展规律,对业界预测港口吞吐量具有实践意义和参考价值。     

应用多元线性回归模型的铁路客运量预测

以2004—2016年西宁市既有线铁路客运量及其他相关统计数据为基础样本数据,建立西宁市铁路客运量多元线性回归预测模型,预测人口总数、历年生产总值及接待游客总量对西宁既有线铁路客运量的影响程度,采用Eviews软件作为软件平台,对铁路客运量进行短期预测,最后对模型进行检验。结果表明:游客总量对西宁既有线铁路客运量有着显著的正相关关系,而人口总数、生产总值对铁路客运量有着负相关关系。经检验与应用,利用回归模型得到的预测值与实际值相差较小,精度较高,预测效果良好,适合对西宁铁路客运量的短期预测。     

基于多种模型组合的我国2015年人口总数预测

首先建立了线性回归模型、曲线拟合模型、指数函数模型、时间序列模型、灰色系统模型5个单一模型,就2001-2004年的人口数分别对这5个模型的预测结果进行了比较;然后考虑将这5种模型用5种组合方法组成新的组合模型来预测人口总数;最后对我国2005-2015年的人口总数进行了预测,预测结果为我国2015年人口总数为14.30亿。     

基于VAR和GM组合模型的电力消费预测

组合预测模型较单一模型具有更准确的预测精度,利用中国电力消费1978年~2007年的年度数据,将VAR模型与灰色预测的GM（1,1）、无偏GM（1,1）两种模型有机组合,建立灰色VAR组合预测模型,对2008年~2015年的电力消费量进行预测。结果表明,该模型平均相对误差为4.88%,拟合精度较高,具有较好的应用价值。     

基于灰色关联度的GM(1,1)-BP神经网络组合模型研究

改革开放以来,我国居民消费水平保持较快发展态势,准确预测未来居民消费水平能更好地掌握国民经济发展趋势,为政府相关部门制定战略规划和产业政策提供参考。为此,基于灰色关联度建立了GM(1,1)-BP神经网络组合模型,对2000—2016年居民消费水平进行模拟,并对比分析GM(1,1)模型、BP神经网络模型、灰色组合模型模型的预测误差。仿真结果表明,基于灰色关联度的GM(1,1)-BP神经网络组合模型能进一步提高预测准确性。     

基于BP神经网络的组合预测及在电力负荷的应用

分析了电力负荷预测的意义及预测原理，并以传统方法证明了组合预测的优越性．在经典预测方法线性回归和现代预测方法灰色模型的基础上，通过BP神经网络进行组合预测，分别应用单一模型和以计算机为工具的组合模型对上海市年电荷用量进行预测．通过分析和比较验证了该组合算法的有效性，     

服务于河北沿海经济隆起带的地方院校人才培养模式

研究以铁路为单一主导方式,综合其它各种交通方式的铁路客运站综合交通枢纽内,其它各种交通方式的设施以铁路为中心进行布局的合理性。在对换乘流线系统性分析基础上,建立评价指标体系,采用灰色关联度系数评价方法,并通过案例对指标和采用灰色关联度系数评价方法的适应性进行检验。     

基于灰色关联度组合模型的能源消费预测研究

为了准确预测未来几年我国能源消费总量,基于灰色关联度建立了我国能源消费组合预测模型,并与传统GM(1,1)模型进行对比分析。结果表明:组合模型能有效降低平均相对误差,提高预测精度,非常适用于我国能源消费预测。     

组合预测在油气操作成本预测中的应用

油气操作成本在油气生产中占有较大比重，其高低直接影响油气田开发的经济效益。准确地预测油气单位操作成本，可以在生产中采取有效的控制手段，降低成本，提高企业效益。将组合预测法应用于油气操作成本的预测，利用非线性回归模型和灰色模型加权组合建立组合预测模型，并通过平均绝对误差、平均绝对百分比误差、均方误差和均方百分比误差等指标比较，证明组合模型比单一模型的预测效果更好，能提高油气操作成本预测的精度。     

基于组合预测模型的煤炭能源消费总量预测

文章以2000—2016年的煤炭能源消费总量为原始数据,分析改进灰色预测模型,同时引入逻辑斯蒂预测模型,以组合模型与原始数据的残差平方和最小为目标函数确定组合模型权重系数,建立组合预测模型,通过验证3者的预测结果,得出组合模型比单一预测模型预测效果更好,适用性更强,对于煤炭能源消费总量的预测具有较好的指导意义与可行性。     

基于灰色理论和回归分析的中长期电力负荷组合预测研究

本文建立基于灰色预测和多元回归预测的电力负荷组合预测模型,结合实例,对组合预测模型的预测结果与单独采用灰色预测、线性回归模型预测的结果进行了分析和比较。     

西部大开发背景下扶贫铁路的影响研究

渝怀铁路作为西部大开发战略的标志性工程和典型的扶贫铁路,研究表明渝怀铁路的建设大大降低了途径区县的交通成本,极大促进了沿线铁路客货运的全面增长,且表现出客运发展势头强于货运的特点:铁路建成后客运量总计年均增长25.2%,客运量周转总计年均增加30%;货运量总计年均增加3.2%;货运周转量总计年均增加24.4%。另外,铁路的建设为农村剩余劳动力的转移提供了便利条件,并在一定程度上促进了这些地区旅游业的大发展。     

基于广义IOWA算子的安徽省税收组合预测模型

先引进广义IOWA算子，建立广义IOWA算子组合预测模型.该模型与一般的组合预测方法的不同在于组合预测的赋权系数与预测精度有着紧密联系而与单项预测模型关系不大.这是组合预测方法的一种新的可变赋权方法.在此基础上建立基于广义IOWA算子的税收组合预测模型，并通过与指数平滑方法、线性回归预测方法和灰色预测方法进行比较，发现组合预测模型既稳定又精确.     

交通结构优化下的城市停车需求预测研究

停车需求预测是解决城市"停车难"的基础。基于机动车保有量建立了城市的停车需求预测模型,分别运用传统的数学分析方法和交通结构优化方法建立机动车保有量预测模型。数学分析模型是以灰色模型与平滑指数模型的组合预测得到未来年机动车保有量;交通结构优化模型是以城市交通效率最大和环境影响最小为目标函数,得到机动车在城市交通系统的分担率。最后以金坛市为例,对中心城区规划年的停车需求进行预测,结果表明:交通结构优化模型与传统的数学分析方法相比,得到的机动车保有量减少了0. 2万辆,城市停车需求为14. 2万个,结果更为准确,数据的依据性更强。     

基于多分类器组合的个人信用评估模型

针对个人信用评估单一模型存在的不足,提出一种基于多分类器组合的个人信用评估模型.该模型综合了多元判别分析、logistic回归、神经网络、支持向量机等七种个人信用评估单一模型的预测结果,利用加权投票方法对其进行组合并输出最后预测结果.在某商业银行信用卡数据集上的测试结果表明,组合模型能有效地提高预测精度及稳健性,对信贷机构控制消费信贷风险具有很好的适用性.     

灰色神经网络模型在猪肉价格预测中的应用

本文针对猪肉价格波动的特点，利用灰色神经网络模型（CGNN）对猪肉价格进行预测。CGNN模型是对同一已知时间序列，采用不同的GM（1，1）改进模型得到的预测结果使用神经网络进行组合，将每个灰色预测结果“串联”起来，融入神经网络之中，发挥每个灰色预测模型的优点，从而得到更为精确的预测值的方法。     

城市流动人口预测模型探讨

根据对流动人口变动系统的考察和分析,认为它是一个灰色系统。鉴于我国进行流动人口数据统计的年限较短,采用修正了的“等维灰数递补动态预测”模型,并依据成都市2000—2004年的流动人口数据,对这一预测模型进行验证和残差检验,结果显示其精度较高,说明灰色系统中的等维灰数递补动态模型是一种适用于我国城市流动人口变动预测的模型。     

1906-1908年的郑孝胥与预备立宪公会

考虑到我国未来年度的OD分布预测中的路网构成变化、区域经济布局变动、区域经济增长速度差异等一些具有时变性和特殊性因素，采用在“四阶段法”运量预测基础上改进而成的“三阶段法”进行高速铁路短期客运量预测。首先采用组合预测模型进行趋势运量预测，然后采用多元LOGIT模型进行方式分担，最后采用弹性系数诱增模型进行诱增运量预测。以京沪高铁为例，采用“三阶段法”预测了2014年和2015年京沪高铁本线及跨线单向客流量。