無(wú)偏灰色Verhulst模型的鐵路貨運(yùn)量預(yù)測(cè)研究

為提高灰色verhulst模型的預(yù)測(cè)精度,采用粒子群算法對(duì)灰色verhulst模型的參數(shù)值進(jìn)行優(yōu)化,利用滑動(dòng)窗對(duì)原始數(shù)據(jù)序列進(jìn)行動(dòng)態(tài)更新,使用fourier序列修正模型的誤差,提出fpso灰色verhulst模型預(yù)測(cè)鐵路貨運(yùn)量的方法.以平均絕對(duì)誤差、均方根誤差、平均相對(duì)誤差為評(píng)價(jià)指標(biāo),采用傳統(tǒng)灰色verhulst模型、gm(1,1)、徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、fpso灰色verhulst模型分別對(duì)具有增長(zhǎng)趨勢(shì)、擺動(dòng)發(fā)展以及交叉發(fā)展趨勢(shì)的鐵路貨運(yùn)量進(jìn)行預(yù)測(cè).結(jié)果表明,fpso灰色verhulst模型能更好地反映鐵路運(yùn)輸過(guò)程中的突變因素,是一種減少誤差、充分利用新生數(shù)據(jù)、提高預(yù)測(cè)精度的有效方法.

通過(guò)markov狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣對(duì)改進(jìn)后的灰色預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行修正,構(gòu)建改進(jìn)灰色-markov預(yù)測(cè)模型,并對(duì)我國(guó)鐵路未來(lái)貨運(yùn)量需求預(yù)測(cè)進(jìn)行了實(shí)證分析。

科學(xué)的貨運(yùn)量預(yù)測(cè)對(duì)鐵路發(fā)展戰(zhàn)略的制定具有十分重要的意義。采用灰色模型預(yù)測(cè)方法gm（1,1）和馬爾可夫鏈預(yù)測(cè)相結(jié)合,提出了灰色-馬爾可夫鏈改進(jìn)預(yù)測(cè)方法,利用偏差對(duì)灰色模型值進(jìn)行狀態(tài)劃分,并采用馬爾可夫狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣對(duì)狀態(tài)的轉(zhuǎn)移變化進(jìn)行分析,并針對(duì)我國(guó)鐵路貨運(yùn)量的未來(lái)趨勢(shì)進(jìn)行了經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)的分析,確定待測(cè)年份偏差最可能處于的狀態(tài)。

根據(jù)灰色系統(tǒng)理論、verhulst模型和建筑工后沉降規(guī)律,建立建筑工后沉降灰色verhulst預(yù)測(cè)模型,給出模型精度評(píng)定方法和殘差修正預(yù)測(cè)模型,并提出非等時(shí)距沉降序列的lagrange多項(xiàng)式等時(shí)距插值轉(zhuǎn)換方法。通過(guò)工程實(shí)例計(jì)算分析,取得較好的效果。

針對(duì)建筑垃圾產(chǎn)量統(tǒng)計(jì)偏差大、數(shù)據(jù)不全面的現(xiàn)象,運(yùn)用灰色理論建立了建筑垃圾產(chǎn)量的灰色verhulst預(yù)測(cè)模型,對(duì)沈陽(yáng)市未來(lái)5年建筑垃圾產(chǎn)量進(jìn)行了預(yù)測(cè)。與gm(1,1)預(yù)測(cè)模型相比較,發(fā)現(xiàn)灰色verhulst模型可以滿(mǎn)足\"優(yōu)\"的精確度要求,并且能夠更加合理地反映建筑垃圾產(chǎn)量變化趨勢(shì),因此該模型可以用于預(yù)測(cè)建筑垃圾的產(chǎn)量。

科學(xué)的預(yù)測(cè)對(duì)于經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的研究和經(jīng)濟(jì)決策的制定都具有十分重要的意義,因此,關(guān)于經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)理論和方法的研究一直是一個(gè)熱點(diǎn)。本文將灰色模型預(yù)測(cè)方法gm(1,1)和馬爾可夫鏈預(yù)測(cè)相結(jié)合,提出灰色馬爾可夫鏈改進(jìn)預(yù)測(cè)方法,并且針對(duì)我國(guó)鐵路貨運(yùn)量的發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行了預(yù)測(cè),得出比灰色預(yù)測(cè)更加準(zhǔn)確的結(jié)論。從而證明,灰色馬爾可夫鏈改進(jìn)方法的預(yù)測(cè)結(jié)果更加準(zhǔn)確可靠,更有利于決策者的經(jīng)濟(jì)決策行為。

基于傳統(tǒng)的灰色verhulst模型在基坑沉降預(yù)測(cè)中精度較低的問(wèn)題,提出優(yōu)化的灰色離散verhulst模型。在基坑沉降監(jiān)測(cè)中,由于有新的監(jiān)測(cè)沉降值不斷補(bǔ)充到原始數(shù)據(jù)序列中,各種因素會(huì)帶來(lái)新的擾動(dòng),原來(lái)的模型精度降低,為避免由此產(chǎn)生的誤差,用新陳代謝方法建立優(yōu)化灰色離散verhulst一維、二維新陳代謝模型。將傳統(tǒng)verhulst模型、優(yōu)化的灰色離散verhulst模型及優(yōu)化灰色離散verhulst一維、二維新陳代謝模型進(jìn)行比較。研究結(jié)果表明:該模型通過(guò)采用離散化思維對(duì)原數(shù)據(jù)序列進(jìn)行倒數(shù)變換,從連續(xù)形式向離散形式變化,減小了傳統(tǒng)verhulst模型建模過(guò)程中從微分方程到差分方程帶來(lái)的誤差;采用新陳代謝方法的優(yōu)化灰色離散verhulst模型精度更高,可選用該模型對(duì)基坑進(jìn)行沉降預(yù)測(cè)。

為提高鐵路貨運(yùn)量的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性,運(yùn)用灰色關(guān)聯(lián)分析法,計(jì)算分析了與鐵路貨運(yùn)量相關(guān)的主要社會(huì)指標(biāo),確定鐵路貨運(yùn)量的影響因子分別為鐵路運(yùn)營(yíng)里程、鐵路電氣化里程、鐵路復(fù)線比重、公路運(yùn)營(yíng)里程、固定資產(chǎn)投資總額和鋼材產(chǎn)量。將所確定的因子作為鐵路貨運(yùn)量的預(yù)測(cè)指標(biāo),建立基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鐵路貨運(yùn)量預(yù)測(cè)模型,并對(duì)模型進(jìn)行了應(yīng)用測(cè)試。結(jié)果表明：bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有較高的精度,最大相對(duì)誤差為3.7%,平均相對(duì)誤差為2.3%。該方法具有較快的收斂速度和較高的預(yù)測(cè)精度,可為我國(guó)鐵路貨運(yùn)量的預(yù)測(cè)研究提供方法支撐。

該文針對(duì)高層建筑物沉降所表現(xiàn)的發(fā)生、發(fā)展、成熟和趨于飽和的過(guò)程,以灰色verhulst模型進(jìn)行擬合、預(yù)測(cè)。文中就其建模理論及計(jì)算流程進(jìn)行分析研究,并以工程實(shí)例進(jìn)行驗(yàn)證。結(jié)果表明,該模型計(jì)算簡(jiǎn)單,模型參數(shù)較少,擬合、預(yù)測(cè)精度較高,能夠有效的反映高層建筑物的沉降變化規(guī)律。

科學(xué)的貨運(yùn)量預(yù)測(cè)對(duì)鐵路發(fā)展戰(zhàn)略的制定具有十分重要的意義.針對(duì)灰色模型的預(yù)測(cè)結(jié)果精確度受原始數(shù)據(jù)變化幅度的影響較大,且要求累加生成的數(shù)據(jù)列具有指數(shù)性質(zhì)的缺點(diǎn),采用帶波動(dòng)的多項(xiàng)式來(lái)替代gm(1,1)模型中的指數(shù)形曲線,并通過(guò)馬爾可夫鏈對(duì)其預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行修正,從而建立改進(jìn)的灰色-馬爾可夫鏈預(yù)測(cè)模型,同時(shí)利用該改進(jìn)模型對(duì)我國(guó)鐵路貨運(yùn)量進(jìn)行預(yù)測(cè),并與傳統(tǒng)的gm(1,1)模型、改進(jìn)的gm(1,1)模型和灰色-馬爾可夫模型3種預(yù)測(cè)方法進(jìn)行了比較,結(jié)果表明:提出的預(yù)測(cè)方法具有較高的精度,具有一定的可行性和有效性,預(yù)測(cè)結(jié)果可指導(dǎo)鐵路建設(shè)與管理.

結(jié)合公路軟土路基沉降監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),本文研究了灰色verhulst模型和雙曲線模型在公路路基沉降預(yù)測(cè)中的應(yīng)用,建立了任意時(shí)間間隔的圖1雙曲線法推算最終沉降量t-tb0sbsbbssts∞t→∞1β/tbtt灰色verhulst模型。計(jì)算得出了灰色verhulst模型和雙曲線模型對(duì)公路路基沉降量預(yù)測(cè)結(jié)果,并與監(jiān)測(cè)結(jié)果進(jìn)行比較,結(jié)果表明灰色模型的預(yù)測(cè)沉降量與實(shí)際沉降量更接近,精度更高,更能滿(mǎn)足工程需要。

飽和負(fù)荷是指一個(gè)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)入負(fù)荷增長(zhǎng)飽和階段的時(shí)間及負(fù)荷規(guī)模,飽和負(fù)荷預(yù)測(cè)對(duì)電力規(guī)劃設(shè)計(jì)具有指導(dǎo)性意義。飽和負(fù)荷受很多未知隨機(jī)因素的影響,灰色verhulst模型能夠?qū)Σ糠中畔⑽粗?、具有飽和特性的系統(tǒng)進(jìn)行高精度預(yù)測(cè)。通過(guò)灰色verhulst模型對(duì)浙江地區(qū)飽和負(fù)荷預(yù)測(cè),浙江地區(qū)全社會(huì)用電量達(dá)到飽和的時(shí)間為2020年,飽和規(guī)模為4281.28億千瓦時(shí),年最大負(fù)荷進(jìn)入飽和階段的年份為2020年,飽和規(guī)模為7528.78萬(wàn)千瓦。

鐵路客運(yùn)量是衡量我國(guó)交通需求的重要指標(biāo),科學(xué)預(yù)測(cè)鐵路客運(yùn)量是制定交通發(fā)展規(guī)劃的重要依據(jù)。鑒于組合模型能克服單一模型的不足并兼具單一模型的優(yōu)點(diǎn),基于灰色模型和線性回歸模型,根據(jù)灰色關(guān)聯(lián)度賦予單一模型相應(yīng)權(quán)重,建立鐵路客運(yùn)量組合預(yù)測(cè)模型,并選取2006—2015年鐵路客運(yùn)量數(shù)據(jù),對(duì)我國(guó)鐵路客運(yùn)量進(jìn)行預(yù)測(cè)。結(jié)果表明:組合模型克服了單一模型的預(yù)測(cè)局限性,能進(jìn)一步提高預(yù)測(cè)精度,適用于鐵路客運(yùn)量預(yù)測(cè)研究。

為進(jìn)一步提高灰色verhulst模型的預(yù)測(cè)精度,將ls-svm算法與灰色verhulst模型相結(jié)合,對(duì)灰色verhulst模型的參數(shù)估計(jì)方法和預(yù)測(cè)方法進(jìn)行了改進(jìn)。該方法采用ls-svm算法,構(gòu)造以背景值序列和原始序列為訓(xùn)練樣本的ls-svm,將verhulst模型參數(shù)的估計(jì)問(wèn)題轉(zhuǎn)化為灰色ls-svm的參數(shù)估計(jì)問(wèn)題,依據(jù)ls-svm算法求得灰色ls-svm的參數(shù),進(jìn)而得到verhulst模型的參數(shù)估計(jì),方法上遵循了結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化原則,適合verhulst小樣本建模的特點(diǎn)。將改進(jìn)的模型應(yīng)用于軟土地基建筑物的沉降預(yù)測(cè),結(jié)果表明本文的方法是可行的且有效的,比傳統(tǒng)方法預(yù)測(cè)精度高。

在分析我國(guó)水上交通事故歷史數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,引入灰色verhulst預(yù)測(cè)理論。由此建立了水上交通事故verhulst模型,并分別利用該模型和灰色gm(1,1)模型對(duì)我國(guó)近幾年水上交通事故進(jìn)行了預(yù)測(cè),發(fā)現(xiàn)該模型精度高,擬合度更優(yōu)。該模型可用于對(duì)我國(guó)水上交通事故的預(yù)測(cè)。

高鐵路基需嚴(yán)格控制工后不均勻沉降。鑒于高鐵路基沉降預(yù)測(cè)值精度受觀測(cè)噪聲和預(yù)測(cè)擬合函數(shù)的影響,本文提出了基于小波函數(shù)去噪,對(duì)去噪數(shù)據(jù)進(jìn)行灰色verhulst模型預(yù)測(cè)的方法,并闡述了高鐵路基沉降預(yù)測(cè)評(píng)價(jià)方法。通過(guò)工程實(shí)例對(duì)比分析了去噪灰色verhulst模型、gm(1,1)模型、雙曲線模型在沉降數(shù)據(jù)處理中的擬合精度和預(yù)測(cè)精度。結(jié)果表明:gm(1,1)模型擬合精度高,預(yù)測(cè)精度低,不適用于長(zhǎng)期預(yù)測(cè)；雙曲線法預(yù)測(cè)精度最低,預(yù)測(cè)曲線不包含路基飽和發(fā)展過(guò)程；小波去噪灰色verhulst模型符合高鐵路基沉降規(guī)律,預(yù)測(cè)精度高,可以廣泛用于路基沉降預(yù)測(cè)。

高鐵路基需嚴(yán)格控制工后不均勻沉降.鑒于高鐵路基沉降預(yù)測(cè)值精度受觀測(cè)噪聲和預(yù)測(cè)擬合函數(shù)的影響,本文提出了基于小波函數(shù)去噪,對(duì)去噪數(shù)據(jù)進(jìn)行灰色verhulst模型預(yù)測(cè)的方法,并闡述了高鐵路基沉降預(yù)測(cè)評(píng)價(jià)方法.通過(guò)工程實(shí)例對(duì)比分析了去噪灰色verhulst模型、gm(1,1)模型、雙曲線模型在沉降數(shù)據(jù)處理中的擬合精度和預(yù)測(cè)精度.結(jié)果表明:gm(1,1)模型擬合精度高,預(yù)測(cè)精度低,不適用于長(zhǎng)期預(yù)測(cè);雙曲線法預(yù)測(cè)精度最低,預(yù)測(cè)曲線不包含路基飽和發(fā)展過(guò)程;小波去噪灰色verhulst模型符合高鐵路基沉降規(guī)律,預(yù)測(cè)精度高,可以廣泛用于路基沉降預(yù)測(cè).

采用定性分析方法確定物流貨運(yùn)量的影響因素,基于線性回歸方法建立數(shù)學(xué)模型。采集延安市貨運(yùn)量相關(guān)數(shù)據(jù),根據(jù)2001-2008年數(shù)據(jù)確定模糊回歸系數(shù)a,對(duì)2009-2012年公路物流貨運(yùn)量進(jìn)行計(jì)算,并采用實(shí)際數(shù)據(jù)與其他三種預(yù)測(cè)方法進(jìn)行驗(yàn)證。結(jié)果表明:線性回歸數(shù)學(xué)模型對(duì)物流貨運(yùn)量進(jìn)行預(yù)測(cè)精確度高,誤差較小。

對(duì)客運(yùn)量發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)是正確制定鐵路客運(yùn)營(yíng)銷(xiāo)戰(zhàn)略的前提和基礎(chǔ),文章運(yùn)用灰色運(yùn)用對(duì)某鐵路局的客運(yùn)量及周轉(zhuǎn)量進(jìn)行了預(yù)測(cè),認(rèn)為某鐵路局客運(yùn)量的發(fā)展趨勢(shì)是逐漸降低,但降低的趨勢(shì)是逐漸減少;客運(yùn)周轉(zhuǎn)量的發(fā)展趨勢(shì)是不斷增加。

采用灰色預(yù)測(cè)模型分析了農(nóng)村客運(yùn)需求的主要影響因素,利用這些因素建立灰色預(yù)測(cè)模型,對(duì)我國(guó)農(nóng)村客運(yùn)需求進(jìn)行了短期預(yù)測(cè),為我國(guó)公路客運(yùn)的發(fā)展規(guī)劃提供參考。

為了掌握鄰近鐵路基坑變形趨勢(shì),提高預(yù)測(cè)精度,保證基坑施工順利進(jìn)行和鐵路運(yùn)營(yíng)安全,針對(duì)灰色預(yù)測(cè)模型存在的不足,提出對(duì)常規(guī)verhulst新陳代謝模型加以改進(jìn),構(gòu)建verhulst動(dòng)態(tài)新陳代謝模型,對(duì)鄰近鐵路基坑變形進(jìn)行預(yù)測(cè),并與灰色gm(1,1)模型、灰色verhulst模型和常規(guī)verhulst新陳代謝模型的預(yù)測(cè)精度對(duì)比。研究結(jié)果表明,verhulst動(dòng)態(tài)新陳代謝模型的預(yù)測(cè)精度更高。并且隨著新信息的引入和舊信息的剔除,預(yù)測(cè)更加接近最新變化趨勢(shì)。verhulst動(dòng)態(tài)新陳代謝模型為此類(lèi)基坑的變形預(yù)測(cè)提供方法。

1 從用電量鐵路貨運(yùn)量的波動(dòng)看結(jié)構(gòu)調(diào)整的積極變化 王保安 《人民日?qǐng)?bào)》（2015年10月08日10版） 近年來(lái)，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與用電量、鐵路貨運(yùn)量指標(biāo)變動(dòng)之間的關(guān)系引起了國(guó)內(nèi)外 廣泛的關(guān)注。在經(jīng)濟(jì)發(fā)展新常態(tài)下，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與用電量、鐵路貨運(yùn)量指標(biāo)之間的 彈性系數(shù)正在發(fā)生新的變化，一定程度上的背離恰恰反映了結(jié)構(gòu)調(diào)整和轉(zhuǎn)型升級(jí) 取得積極進(jìn)展，而從趨勢(shì)上看，指標(biāo)的導(dǎo)向性與邏輯關(guān)系并未變化，其反映的規(guī) 律性、有效性也沒(méi)有改變。 從實(shí)踐和相關(guān)性看，用電量、鐵路貨運(yùn)量變化與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)總體上是一致的 用電量與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)變化基本同步。1998—2007年，我國(guó)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值同比 增速由7.8%提高至14.2%，而同期電力消費(fèi)增速總體上呈現(xiàn)上升的態(tài)勢(shì)；2008 年，受?chē)?guó)際金融危機(jī)沖擊，我國(guó)經(jīng)濟(jì)增速大幅回落，用電量增長(zhǎng)也明顯回落；在 大規(guī)模刺激政策的作用下，2009—2010年我國(guó)