本文将对基于马尔科夫GM(1,1)模型的物流货运量预测进行研究与应用进行探讨。 一、马尔科夫GM(1,1)模型原理介绍 马尔科夫过程是一种随机过程,具有“无后效性”的性质,即未来状态的转移仅取决于当前状态,与过去的状态无关。GM(1,1)模型是一种灰色系统理论下的预测模型,通过对原始数据进行灰色处理,获得其发展规律...
灰色模型是一种应用广泛的时间序列预测模型,它可以通过建立灰色微分方程对数据进行分析和预测。在铁路货运量预测中,灰色模型可以通过分析历史数据,挖掘其内在规律,从而预测未来一段时间的货运量走势。 需要收集铁路货运量的历史数据,并将其按照时间顺序进行排列。然后,通过建立灰色微分方程,对货运量数据进行灰色处理。在灰...
货运量xt(万吨) 97 95 96 92 94 98 102 98 Ft 97 97 96.4 96.28 95 94.7 95.69 97.58 97.71相关知识点: 试题来源: 解析 解:预测的货运量用Ft表示,预测模型为:Ft+1=αxt+(1-α)Ft(给2分).具体计算结果见表,(每少算一步或算错一步扣1分). 其中取F1=x1。单位万吨 反馈 收藏 ...
21马尔科夫GM(1,1)模型原理 22模型应用——物流货运量预测 3结果分析 4结论 正文 摘要:物流货运量是衡量物流行业发展快慢的重要指标。针对不确定影响因素较多的物流货运量预测采用传统GM(1,1)模型预测,预测结果精准度较低。针对该问题,提出了基于马尔科夫原理的GM(1,1)模型,进行物流货运量预测研究与分析应用。根...
基于HoIt—Winters的铁路货运量预测模型,介绍了平滑系数,,的选取及初始平滑 因子,递 推计算过程等关键预测环节,并对该预测模型设计了相应的算法,最后利用实例验 证了Holt— Winters预测方法的有效性和实用性. 关键词:铁路贷物运输;运量预测;HoltWinter模型;指数平滑 ...
灰色建模是将灰色数学应用到实际问题中,通过对数据的特性进行分析,建立灰色预测模型,对未来的趋势做出预测。 二、铁路货运量预测模型构建 铁路货运量预测是基于历史数据建立预测模型,通过对历史数据趋势进行分析,建立适合未来预测的模型。在建立铁路货运量预测模型时,需要考虑以下几个方面。 1、数据的准备 铁路货运量预测...
通过时间序列分析拟合模型,在一定程度上预测出 未来几年货运量的变化趋势,并观察 2009 年的预测值与真实值是否存在偏差,若存在偏 差,则再进一步地运用回归多元线性回归模型对货运量进行预测并与时间序列预测进行的 预测结果进行比较,发现两者差异都比较大,因此,通过对上述两种模型进行优化,建立 组合模型,发现与真实值...
1利用一次指数平滑模型预测下一周的货运量4 .某卡车运输公司必须决定每周所需的卡车和司机的数量。通常的做法是司机在星期一出发去取货/送货,在星期五回到出发点。对卡车的需求可由该周要运送的货物总量来决定;但为了制定计划,必须提前一周得到有关数字。下表给出的是过去 10 周中的货运量: 周 货运量(万吨) ...
1、线性回归模型在湖北省货运量预测中的应用09城规2班N3090810220黄霞摘要:物流产业作为综合性很强的经济产业,无论是宏观决策,还是物流企业的规划和经营决策,都需要以正确的预测为前提。本文针对物流需求的特点,运用一元线性回归模型对物流需求进行预测,并以湖北省为例进行了实证。关键词:物流需求,预测,相关系数,一元...
基于GM(1,n)和BP神经网络模型的锦州站货运量预测 口 于 (辽宁铁道职业技术学院, 丽 辽宁锦州121000) 【摘 要】考虑了经济环境对铁路货物运量的影响,利用GM(1,n)和BP神经网络模型建立了锦州站货运量组 合预测模型。利用神经网络模型能趋近任意函数的特点和GM(1,n)的前期数据处理,使预测模型不受数据波动的影...