基于灰色DGM(2,1)模型的四川省铁路货运量预测被引量：7

下载PDF

导出

摘要基于四川省铁路货运量的数据特征,引入灰色系统理论,建立四川省铁路货运量DGM(2,1)预测模型,并对其预测值进行精度检验,得出该模型精度为一级,模型精度高、可用于货运量的预测的结论。在此基础上对四川省2010-2015年的铁路货运量进行了预测,结果呈现单调的递增趋势,发展态势良好。

作者吴丹

机构地区西南交通大学交通运输学院

出处《铁道货运》 2010年第9期13-15,共3页 Railway Freight Transport

关键词铁路货运 DGM(2 1)模型预测

分类号 U294.13 [交通运输工程—交通运输规划与管理] O212 [理学—概率论与数理统计]

引文网络
相关文献

参考文献1

1刘思峰,党耀国,方志耕,等.灰色系统理论及其应用[M].北京:科学出版社,2005.50～96.

共引文献149

1丛杉.基于灰色系统理论的人体尺寸预测方法研究[J].上海纺织科技,2006,34(6):81-83. 被引量：2
2李玉惠,段万春,徐晓军.基于灰色理论的企业顾客满意度测评分析[J].商业研究,2006(24):14-17. 被引量：5
3张喜德,郝天之,李东超,何征.灰色马尔科夫链在连续刚构桥梁施工线形控制中的应用[J].广西大学学报（自然科学版）,2006,31(4):327-330. 被引量：3
4王戬丽,申龙涉,王红,马祥礼,张金亮,王为民.辽河特石埋地管道电伴热管腐蚀速度灰色预测[J].辽宁石油化工大学学报,2007,27(1):47-49. 被引量：5
5马永红,徐小峰,刘拓.基于灰色系统理论的电力弹性系数影响因素评价[J].科技管理研究,2007,27(2):156-159. 被引量：5
6赵策,戴浩,刘千里.基于灰色关联分析的C^4ISR通信系统效能评估[J].兵工自动化,2007,26(2):3-5. 被引量：10
7李炳军,吴辉.河南省各地市经济发展水平评价[J].农业系统科学与综合研究,2007,23(2):134-137. 被引量：9
8白雪梅,丁韦.“十一五”期间辽宁省城镇劳动力供求趋势分析[J].统计与信息论坛,2007,22(3):15-19. 被引量：4
9谢敏萍,王志良,王得利.基于灰关联分析的多元线性回归模型在中长期水文预报中的应用[J].重庆科技学院学报（自然科学版）,2007,9(2):85-86. 被引量：6
10郭群,王贵成,白光华.基于层次评价法的管理绩效灰色变权聚类综合评价[J].国土资源科技管理,2007,24(4):85-88.

同被引文献39

1赵盈.我国GDP时间序列模型的建立与实证分析[J].西安财经学院学报,2006,19(3):11-14. 被引量：28
2Pawlak Z. Rough Sets[J]. International journal of com- puter and information science . 1982, 7 (6).
3易丹辉.数据分析与EViews应用[M].北京:中国统计大学出版社,2005.
4Pawlak Z, Rough Sets [ J ]. International journal of com-puter and in- formation science, 1982,7 (6),.
5兰洪杰,汝宜红.2008北京奥运食品冷链物流需求预测分析[J].中国流通经济,2008,22(2):19-22. 被引量：29
6路辉.灰色理论在铁路煤炭运输量预测中的应用[J].煤炭工程,2008,40(4):83-85. 被引量：7
7曲建军,高亮,张新奎,辛涛.基于灰色GM(1，1)非等时距修正模型的轨道质量预测[J].中国铁道科学,2009,30(3):5-8. 被引量：13
8宋海涛.基于RBF神经网络的铁路货运量预测[J].铁路采购与物流,2009,4(7):32-33. 被引量：2
9闫嘉钰,范嘉桢,杨建国.数控机床热误差的改进型灰色DGM(2,1)模型建模[J].武汉理工大学学报（交通科学与工程版）,2009,33(5):835-838. 被引量：8
10平先秉.基于灰色系统理论的湖南省物流需求预测分析[J].物流工程与管理,2010,32(3):17-19. 被引量：10

引证文献7

1张诚,刘美玲,于兆宇.基于粗糙集和多元回归分析的江西铁路物流需求预测[J].企业经济,2012,31(1):112-114. 被引量：7
2焦春义.DGM(2,1)优化模型研究应用[J].科技信息,2013(12):37-38. 被引量：4
3董春慧.基于时间序列分析河北省港口物流能力与对外贸易的相关性[J].河北联合大学学报（社会科学版）,2014,14(5):47-49. 被引量：3
4舒服华.基于小波DGM(2,1)模型的我国进出口贸易额预测[J].保定学院学报,2018,31(3):17-23. 被引量：9
5王艳,徐小梅.基于小波变换和DGM(2,1)的我国钢铁产量预测[J].江苏建筑职业技术学院学报,2019,19(3):50-53. 被引量：1
6杜文然,陆航,杨涛存,徐贵红.基于灰色GM(1,1)残差修正模型的动车组故障率预测[J].铁道机车车辆,2021,41(2):17-21. 被引量：7
7舒服华.基于小波变换-DGM(2,1)模型的海水养殖品产量预测[J].海南热带海洋学院学报,2021,28(5):99-105. 被引量：2

二级引证文献33

1刘辉.基于BP神经网络的江西省铁路货物周转量预测[J].齐齐哈尔大学学报（自然科学版）,2014,30(1):50-53. 被引量：1
2张峰,殷秀清,董会忠.组合灰色预测模型对物流需求预测效果的分析[J].物流技术,2014,33(9):221-223. 被引量：4
3董慧君.基于灰色GM(1,1)模型的江苏省物流量预测[J].商场现代化,2015(4):50-51. 被引量：1
4邹欣,张梦芩.基于灰色GM(1,1)模型的四川省物流需求预测[J].物流技术,2015,34(9):166-169. 被引量：9
5卫兆祥,郭小铭.韩城矿区下组煤开采底板扰动破坏规律研究[J].煤炭工程,2016,48(2):75-78. 被引量：11
6丁林峰.上海市港口物流与国际贸易关系的研究——基于VAR模型的实证分析[J].港口经济,2016(9):9-11. 被引量：4
7李夏培.基于灰色线性组合模型的农产品物流需求预测[J].北京交通大学学报（社会科学版）,2017,16(1):120-126. 被引量：42
8刘瑾宸.基于BP神经网络的北京市物流需求预测[J].现代商贸工业,2018,39(5):27-28. 被引量：1
9王岩,黄张裕,张玉爽,艾合塔木.依米尼亚孜,王文利.间接DGM(1,1)模型在基坑沉降预测中的应用[J].地理空间信息,2018,16(5):103-105. 被引量：5
10徐秀杰,赵晓阳.DGM(2,1)模型在近似饱和S型变形预测中的应用[J].攀枝花学院学报,2018,35(2):23-26. 被引量：5

1郭天印.一类组合预测模型及其应用[J].陕西工学院学报,2002,18(1):79-80.
2于玲,赵志刚,包龙生,南继芹.灰色系统理论在桥梁线形控制中的应用与研究[J].公路交通科技（应用技术版）,2013,9(10):261-265. 被引量：5
3吴强,陈海明.GM(2,1)模型的残差拟合及数值解[J].河北科技大学学报,2000,21(2):22-26. 被引量：1
4沈继红,赵希人.利用最小二乘法改进GM(2,1)模型[J].哈尔滨工程大学学报,2001,22(4):64-66. 被引量：16
5周广腾.GM(2,1)模型在桥梁施工监控中的应用[J].安徽建筑,2013,20(3):140-141. 被引量：2
6折学森,刘保林,周志军.灰色理论在土石混填路基工后沉降预测中的应用[J].西部交通科技,2006(3):62-65.
7张诚,张广胜.基于优化灰色-马尔可夫链模型的铁路货运量预测[J].物流技术,2011,30(7):129-131. 被引量：7
8尹左斌,郑鹏辉,梅家农,张恩路.ARIMA模型在铁路货运量预测中的应用[J].铁道货运,2008,26(6):8-11. 被引量：2
9李松,解永乐,王文旭.AdaBoost_BP神经网络在铁路货运量预测中的应用[J].计算机工程与应用,2012,48(6):233-234. 被引量：22
10杨永忠.天然砂砾路基工后非等时距沉降GM(2,1)模型的建立及应用[J].科技信息,2006,0(11):211-215.

铁道货运

2010年第9期

浏览历史

内容加载中请稍等...

基于灰色DGM(2,1)模型的四川省铁路货运量预测被引量：7

参考文献1

共引文献149

同被引文献39

引证文献7

二级引证文献33

相关作者

相关机构

相关主题

浏览历史

基于灰色DGM(2,1)模型的四川省铁路货运量预测 被引量：7

参考文献1

共引文献149

同被引文献39

引证文献7

二级引证文献33

相关作者

相关机构

相关主题

浏览历史

基于灰色DGM(2,1)模型的四川省铁路货运量预测被引量：7