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基于改进的GM(1,1)的长期交通量预测模型
被引量：
9
1
作者
高连生
易诞
+1 位作者
毛娜
李亮
《铁道科学与工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第1期203-207,共5页
针对传统的GM(1,1)模型在预测高速公路交通量中存在的误差过大的问题,通过对原始数据进行滑动平均处理,减少数据在统计过程中的随机误差和人为误差。利用等维灰数递补预测模型进行交通量预测,在数据列中补充新的数据,去掉老的数据,使模...
针对传统的GM(1,1)模型在预测高速公路交通量中存在的误差过大的问题,通过对原始数据进行滑动平均处理,减少数据在统计过程中的随机误差和人为误差。利用等维灰数递补预测模型进行交通量预测,在数据列中补充新的数据,去掉老的数据,使模型得到改进。利用改进的新模型去预测下一年的数据比用原模型更加合理,更接近实际。研究结果表明:利用等维灰数递补预测模型预测的预测精度是94.24%,比GM(1,1)残差改进模型提高了1.49%,比传统的GM(1,1)模型精度提高了6.94%。适用于交通量的长期预测。
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关键词
交通工程
交通量
GM(
1
1
)
模型
GM(
1
1)
残差
改进
模型
等维灰数递补
模型
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职称材料
题名
基于改进的GM(1,1)的长期交通量预测模型
被引量：
9
1
作者
高连生
易诞
毛娜
李亮
机构
中南大学土木工程学院
出处
《铁道科学与工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第1期203-207,共5页
基金
湖南省交通运输厅科技资助项目(201237)
中南大学研究生自主创新资助项目(2014zzts237)
文摘
针对传统的GM(1,1)模型在预测高速公路交通量中存在的误差过大的问题,通过对原始数据进行滑动平均处理,减少数据在统计过程中的随机误差和人为误差。利用等维灰数递补预测模型进行交通量预测,在数据列中补充新的数据,去掉老的数据,使模型得到改进。利用改进的新模型去预测下一年的数据比用原模型更加合理,更接近实际。研究结果表明:利用等维灰数递补预测模型预测的预测精度是94.24%,比GM(1,1)残差改进模型提高了1.49%,比传统的GM(1,1)模型精度提高了6.94%。适用于交通量的长期预测。
关键词
交通工程
交通量
GM(
1
1
)
模型
GM(
1
1)
残差
改进
模型
等维灰数递补
模型
Keywords
traffic engineering
traffic volume
GM （
1
,
1
） model
residuals improved GM （
1
,
1
） model
samedimension gray recurrence dynamic model
分类号
TU457 [建筑科学—岩土工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进的GM(1,1)的长期交通量预测模型
高连生
易诞
毛娜
李亮
《铁道科学与工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2015
9
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