基于小波去噪和FG-Markov的货运量预测

• 作者: 刘道宽 叶前云 朱昌锋 王庆荣
• 来源期刊: 测试科学与仪器
• 学科: 交通运输
• 关键词: 货运量预测 模糊灰色模型 小波包 马尔科夫链
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 页码范围: 267-275
• 页数: 9页
• 分类号: TP273|U695.2
• 字数: 1127字
• 语种: 英文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-8042.2020.03.010

摘要

为消除传统灰色马尔科夫预测模型的灰色偏差及抗干扰性能,考虑货运量预测的随机性和非线性特征,提出了基于小波变换和模糊灰色马尔科夫(FG-Markov)的货运量预测模型.基于小波包对非平稳随机信号的数据分析能力,运用小波包分解策略,对货运量历史数据进行小波包分解.在此基础上,引入模糊灰色变量,提出了模糊灰色马尔科夫链(FG-Markov)来获取小波包系数转移概率矩阵,并通过重构小波包系数进行货运量预测.为验证预测模型的有效性和精确度,将其应用于兰州铁路枢纽集装箱货运量预测,并与神经网络等预测模型进行了比较分析.实例分析表明,基于小波和FG-Markov的预测模型可以提高预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱昌锋	兰州交通大学交通运输学院	71	438	12.0	16.0
2	王庆荣	兰州交通大学电子与信息工程学院	32	177	8.0	11.0
3	刘道宽	中铁第四勘察设计院集团有限公司道路交通设计研究院	8	6	1.0	2.0
4	叶前云	中铁第四勘察设计院集团有限公司道路交通设计研究院	3	0	0.0	0.0