基于改进的灰色马尔可夫链模型的交通事故预测

交通事故预测是交通安全评价、规划和决策的基础.灰色预测适合于数据量少和波动小的系统对象,而马尔可夫链理论适用于预测随机波动大的动态过程.为克服一般灰色马尔可夫链模型运用的转移概率矩阵固定不变而影响预测精度的问题,本文建立了改进的灰色马尔可夫链模型.采用滑动转移概率矩阵方法,去掉最老数据并补充最新数据,从而建立新的一步转移概率矩阵.借助改进的灰色马尔可夫链模型,对全国2002-2004年交通事故10万人口死亡率进行了预测分析.结果表明,改进的灰色马尔可夫链模型比一般灰色马尔可夫链模型的预测范围更准确,预测精度更高.     

基于灰色-马尔可夫链模型的危险化学品事故预测

根据危险化学品伤亡事故的发生受多种灰色因素影响,并且具有较大的随机波动性的特点,提出了运用灰色-马尔可夫链预测模型对危险化学品死亡人数进行预测分析.结果表明,所建立的灰色-马尔可夫链预测模型既能反映死亡人数变化的总体趋势,又能体现数据的波动性特点,其预测精度高于GM(1,1)模型的预测精度,可以较好地应用于危险化学品事故的预测,为该行业的安全管理提供准确的理论依据.     

灰色预测GM(1,1)模型的改进及应用

应用自动寻优定权的方法和最小二乘法,研究了灰色系统理论中灰色预测GM(1,1)模型的预测公式的形成过程,发现灰色预测GM(1,1)模型在形成预测公式时对背景值和初始值的规定是不尽合理的,且现有的改进方法对灰色预测GM(1,1)模型的改进还不尽完善.为了提高灰色预测GM(1,1)模型的预测精度,提出并使用自动寻优定权对背景值进行选择,基于最小二乘法原理对灰色预测GM(1,1)模型的初始值进行改进.实例结果表明,提出的改进方法是有效和完善的,对灰色预测GM(1,1)模型的预测精度也有较大的提高.     

基于改进的GM(1,1)-Markov链组合模型广东省单位GDP能耗预测

本文以灰色系统理论的GM(1,1)模型和随机过程理论的Markov链模型为基础构建了一个动态GM(1,1)-Markov链组合预测模型。该模型同时利用了GM(1,1)模型对序列趋势因素良好的拟合能力和Markov链模型对残差序列信息的提取能力。为进一步提高该模型的预测精度,用泰勒(Taylor)近似方法和新信息优先的思想对该模型进行了改进。最后,以1991-2014年广东省单位GDP能耗数据实证了该模型的预测效果。     

安徽省道路交通事故影响因素分析及其预测研究

以安徽省道路交通安全状况为研究对象,探讨分析安徽省道路交通事故致因要素及未来发展趋势.首先利用灰色关联度法分析道路交通事故数与相关致因要素之间的关联度,得出人口因素是主导因素,其次为环境因素,包括社会经济环境和道路环境.在此基础上,运用灰色GM(1,1)及其残差改进模型,对事故起数及其主导因素进行预测研究,结果证明灰色预测可以很好地预测人口发展趋势,但对事故起数这样波动较大的数据更适宜残差修正模型.     

基于灰色马尔可夫模型的节能设备故障预测研究

精准预测节能设备故障可以有效节约节能服务公司运营成本,直接关系到节能服务公司的节能项目管理.根据灰色系统理论,将灰色均值GM(1,1)模型与马尔可夫模型融合,通过灰色马尔可夫模型预测节能设备的故障状况.具体而言,首先通过灰色均值GM(1,1)模型预测节能设备的未来故障情况,然后通过马尔可夫状态转移矩阵确定未来节能设备故障的可能状态,最后基于预测值与实际值的比值关系修正预测结果,以实现对节能设备故障次数的精准预测.结果表明灰色马尔可夫模型提高了预测精度,为精准预测节能设备故障提供了一种新思路.     

改进灰导数的GM(1,1)幂模型

为了提高灰色GM(1,1)幂模型的拟合精度,讨论了灰色GM(1,1)幂模型灰导数的白化问题.以白化微分方程为基础,利用梯形公式白化灰导数,得到了改进的GM(1,1)幂模型.实例分析结果表明改进的GM(1,1)幂模型具有更高的预测和拟合精度.     

应用PSO-改进GM(1,1)模型预测油田产量

准确预测油田产量对油田开发调整部署有重要意义.依据油田产量变化特征与油田产量数据丰富的特点,引入产量变化系数修正传统灰色模型,并运用中心差商改进了传统灰导数离散过程,减小灰导数离散误差,再结合PSO算法,最终建立了PSO-改进GM(1,1)模型.运用PSO-改进GM(1,1)模型进行油田产量预测,对比传统灰色模型与PSO-改进GM(1,1)模型的产量预测结果可知,与传统灰色模型预测结果相比,应用PSO-改进GM(1,1)模型进行油田产量预测具有更高的准确性.     

奥运会男子现代五项前三名成绩的灰色马尔可夫链预测模型的研究

研究了奥运会男子现代五项前三名成绩的预测模型.将灰色GM(1,1)模型和马尔可夫模型结合,构建了灰色马尔可夫预测模型.对奥运会男子现代五项前三名成绩趋势进行了预测,给出了第30届奥运会男子现代五项前三名成绩的预测结果,并大大提高了预测精度.     

GM(1,1)模型灰色作用量的优化

通过把GM(1,1)模型中的灰色作用量b改进为动态的b_1+b_2k,从而构建了对灰色作用量优化的GM(1,1)模型.通过实例的验证以及与GM(1,1)模型对比,发现优化的GM(1,1)模型的模拟精度和预测精度均较高.     

基于灰色马尔可夫预测模型的农村人均收入预测

以武汉市农村人均收入为样本,将灰色预测模型和马尔可夫链预测模型相结合,通过对比预测的数据信息与实际数据信息差距,对2011年和2012年武汉市农村人均收入进行了预测计算.根据相关模拟检验与残差修正,灰色马尔可夫链可视为农村人均收入预测的可行且有效的方法.结果显示,单纯地运用灰色模型,预测值与实际值的误差均值是0.687%;通过马尔可夫链模型的二次模拟得到的误差明显减小.     

基于残差修正GM(1,1)模型的火灾事故预测

为掌握火灾发生、发展的规律,针对火灾事故的特点,根据灰色理论,建立了我国火灾起数及死亡人数的GM(1,1)预测模型.由于火灾起数的波动性较大,运用残差变化规律,对所建立的GM(1,1)预测模型进行了修正,得到残差修正GM(1,1)预测模型,应用该模型对火灾起数进行预测,使预测精度达到了一级.预测结果可以为消防安全管理部门的决策提供科学的依据.     

基于灰色马尔可夫模型的物流配送需求量预测研究

研究可以较准确地预测物流配送需求量的数学模型,以服务于政府及企业的物流规划及其决策.将灰色理论和离散状态的马尔可夫链相结合,用灰色马尔可夫链对物流配送需求量进行实证研究.针对灰色数据系列首先用GM模型进行趋势预测,然后利用马尔可夫状态转移概率矩阵预报方法对其预测值进行二次拟合,预测精度明显高于GM模型预测.     

销量预测的相对误差马尔柯夫链模糊修正模型研究

在销量预测的改进型灰色预测GM(1,1)模型中,针对传统的相对误差修正的马尔柯夫链预测法,在相对误差微小变化的情况下,存在状态跃变的不合理性,提出应用马尔柯夫链模糊模型的方法.并开展实证研究,得出改进的销量预测值为103.5095万箱的结论.     

ARIMA(p,d,q)与GM(1,1)模型在洪涝灾害预测中之比较研究——以广东省做实证分析

运用经济时间序列ARIMA(p,d,q)模型与GM(1,1)模型对广东省的洪涝灾害进行了预测.研究结论显示,所建立的ARIMA(p,d,q)模型能够较好的对洪涝灾害进行预测,模型可以运用到各种主要气象灾害风险预测与管理中,但所建立的GM(1,1)模型虽然具有很好的精度,但预测效果并不好.这充分体现了模型选择在预测过程中的重要性.     

基于残差修正的GM(1,1)模型在水质预测中的应用研究

将基于残差修正的GM(1,1)模型应用到永定河流域官厅水库出口断面的水质预测中,对常规污染物COD,DO,NH_3-N的浓度值进行趋势预测并对预测结果进行后验差检验.结果表明,与传统的GM(1,1)模型相比,残差修正的GM(1,1)模型能够有效提高预测精度.     

上海未来短期客运量的预测分析——基于最小二乘法改进的GM(1,1)模型

客运量受诸多因素影响因此数据波动性大,并且具有小样本性及贫信息等特点.采用基于最小二乘法改进的GM(1,1)模型,对上海市的客运量进行短期预测.首先介绍了普通GM(1,1)模型的建立方法;然后通过最小二乘法的原理弱化波动较大的数据,减少随机性,加强规律性建立改进的新GM(1,1)模型;其次结合2005-201.4年数据建立预测模型;最后使用2014年数据对模型可靠性进行验证.结果表明该预测方法精度高误差小,改进的模型预测结果更加接近实际值.该模型为其他相关预测提供了理论依据,也便于上海市对未来交通运输的宏观调控.     

加权马尔可夫模型在道路交通受伤人数预测中的应用

为提高交通事故预测的可靠性,首先应用有序聚类的方法建立交通受伤人数的分级标准;然后针对事故受伤人数为相依随机变量的特点,采取以规范化的各阶自相关系数为权重,用加权的马尔可夫链模型来预测未来交通事故受伤人数的升降变化状况;最后以北京市1970-2010年共41年的事故受伤人数为例对该方法进行了具体应用,取得了较为满意的结果,为交通事故受伤人数的预测分析提供了新的途径.