基于UBGPM-Markov的铁路货运量预测方法

• 作者: 宋瑞 逯红兵
• 来源期刊: 大连交通大学学报
• 关键词: 铁路货运量预测 灰色马尔可夫 无偏GM(1,1)幂模型 改进马尔可夫链
• 年，卷（期）: 2014,（6）
• 页码范围: 1-5
• 页数: 5页
• 字数: 3134字
• 语种: 中文

摘要

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％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宋瑞	北京交通大学交通运输学院	160	2290	25.0	40.0
2	逯红兵	北京交通大学交通运输学院	2	4	1.0	2.0