基于新陈代谢——GM(1,N)马尔科夫的轨道交通客运量预测方法

• 作者: 刘茹玥 卢才武 江松 赵海
• 来源期刊: 公路交通科技
• 学科: 交通运输
• 关键词: 运输经济 预测模型 新陈代谢-GM(1,N)马尔科夫模型 轨道交通客运量
• 年，卷（期）: 2018,（12）
• 所属期刊栏目: 运输经济
• 页码范围: 141-150
• 页数: 10页
• 分类号: U116.5
• 字数: 8523字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0268.2018.12.020

摘要

为提高城市轨道交通规划建设的合理性以及相关政策制定的科学性,分析影响城市轨道交通客运量的相关因素,将GM(1,N)预测模型、 马尔科夫理论与新陈代谢3种方法的思想相融合,提出一种组合预测模型.首先采用GM(1,N)进行预测,并对预测结果进行残差修正.在此基础上,利用马尔科夫理论构建状态转移概率矩阵,二次修正预测结果,之后融入新陈代谢思想,根据时间序列删除已陈旧的或价值不大的信息,加入已得到的预测结果作为新的预测数据源,对下一时刻进行预测,从而提高模型预测的精度.根据2008-2013年上海市城市轨道交通客运量数据,运用该模型对2015年、2016年上海市城市轨道交通客运量进行预测分析,并与实际结果进行对比.研究结果表明:应用灰色模型,2015年、2016年预测结果分别为335501.91万人、382682.82万人,相对误差分别为9.36％,12.55％.应用提出的方法,预测结果分别为314724.28万人、349397.59万人,相对误差分别为2.58％,2.76％.为了进一步验证模型的准确性,引用北京市轨道交通客运量相关数据进行验证,其结果相对误差分别为2.87％,3.27％.可见,轨道交通客运量预测问题属于灰色系统研究范畴,并且所提出的新陈代谢-GM(1,N)马尔科夫模型预测精度较高,满足实际需求,是一种有效的城市轨道交通客运量预测方法,同时使得对客运量预测的研究趋于完整,丰富了该类问题的研究成果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	卢才武	西安建筑科技大学管理学院	110	655	13.0	20.0
2	刘茹玥	西安建筑科技大学管理学院	3	10	2.0	3.0
3	江松	西安建筑科技大学管理学院	17	42	3.0	5.0
4	赵海	西安建筑科技大学管理学院	5	26	3.0	5.0