基于Markov理论的改进灰色GM(1,1)预测模型研究

• 作者: 高蔚
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 交通运输
• 关键词: 灰色模型 马尔可夫模型 不确定度 优化
• 年，卷（期）: 2011,（2）
• 页码范围: 159-163
• 分类号: U492.3|O211.61
• 字数: 3267字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2011.02.031

摘要

在灰色预测的基础上,引入马尔可夫链预测理论,建立了灰色马尔可夫预测模型.它是将灰色预测模型与马尔可夫预测方法优化组合,用灰色预测模型预测随机时间序列数据的总体发展趋势,而用马尔可夫链模型预测各数据在总体趋势下的随机波动性变化,得到随机时间序列趋势预测模型的解.通过公路运输实际数据进行了验证,结果表明:灰色马尔可夫预测模型既能预测随机数据序列的总体趋势,又适应波动性较大的随机序列变化,灰色马尔可夫预测模型预测精度高于GM(1,1) 模型的预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高蔚	上海工程技术大学汽车学院	26	128	6.0	11.0