基于优化灰色-马尔可夫链模型的铁路货运量预测

摘要：

在传统的灰色预测模型中,传统背景值公式和初始值的选取方法会造成模型产生偏差。通过对背景值公式的改进和初始值选取方法的变化,构造出预测精度更高的灰色模型,即优化GM(1,1),并将优化GM(1,1)与马尔可夫链预测相结合,对我国的铁路货运量进行了预测分析,得出了相应的预测区间及其发生概率。通过理论分析和算例表明：该方法的预测结果比传统灰色模型预测结果更加可靠。

关键词： 铁路货运量 优化灰色模型 马尔可夫链预测 预测区间 发生概率

作者: 张诚 张广胜

作者单位: 华东交通大学经济管理学院,江西,南昌,330013

会议类型: 国内会议

会议名称: 第九届中国工业企业物流论坛

会议地点: 兰州

会议语种:中文

页码: 129-131,142

在线出版日期: 2011-07-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）