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1、第31卷第1期铁道学报Vol.31No.12009年2月JOURNALOFTHECHINARAILWAYSOCIETYFebruary2009文章编号:100128360(2009)0120001207基于无偏灰色模糊马尔可夫链法的铁路货运量预测研究1,21,33谢建文,张元标,王志伟(1.暨南大学珠海学院数学建模创新实践基地,广东珠海519070;2.暨南大学珠海学院计算机科学与技术系,广东珠海519070;3.暨南大学包装工程研究所,广东珠海519070)摘要:针对传统灰色马尔可夫预测模型存在灰色偏差与抗干扰能力弱的局限性,将无偏灰色理论与模糊集合理论引入
2、预测模型,从趋势曲线灰色拟合与状态分类方式上对传统灰色马尔可夫模型进行改进,提出无偏灰色模糊马尔可夫链预测铁路货运量的方法,并结合“十一五”期间中国铁路货运量和货运市场发展趋势的预测分析,详细阐述了该方法的具体应用,最后使用定性分析对该方法的预测结果进行检验与讨论。理论分析和算例表明,该方法有更可靠的预测结果,并且能够对铁路货运市场的发展趋势进行宏观的把握,有利于决策者的决策行为。关键词:铁路货运量预测;灰色马尔可夫;无偏GM(1,1);模糊分类;无偏灰色模糊马尔可夫链预测中图分类号:U294.13文献标志码:ARailwayFreightVolumeFore
3、castingBasedonUnbiasedGrey2Fuzzy2MarkovChainMethod1,21,33XIEJian2wen,ZHANGYuan2biao,WANGZhi2wei(1.MathematicalModelingInnovativePracticeBaseofZhuhaiCollege,JinanUniversity,Zhuhai519070,China;2.DepartmentofComputerScienceofZhuhaiCollege,JinanUniversity,Zhuhai519070,China;3.PackagingE
4、ngineeringInstitute,JinanUniversity,Zhuhai519070,China)Abstract:Toeliminatethegreybiasandimproveanti2jammingperformanceofthestandardGrey2Markovfore2castingmodel,theunbiasedgreytheoryandfuzzyclassificationareintroducedintothegrey2MarkovforecastingmodelandanewmethodnamedtheUnbiasedGre
5、y2Fuzzy2MarkovChainMethodisproposed.TheimprovedpredictionmethodisappliedinChineserailwayfreightvolumeforecastingintheEleventhFive2yearPlanperi2od,andtheforecastresultsareverifiedanddiscussedbythemeansofqualitativeanalysis.It'sprovedintheoryandpracticethattheforecastresultsaremorerel
6、iableandcanhelpthedecisionmakerwithgraspingthegeneralrailwayfreightdevelopmenttendencyandmakingproperdecisions.Keywords:railwayfreightvolumeforecasting;Grey2Markovmodel;unbiasedGM(1,1);fuzzyclassification;unbiasedgrey2fuzzy2Markovchainmethod铁路货运量是反映货运市场体系中铁路货物运输析基础上,运用科学方法,估计未来货运量及其
7、变化规[1]需求的一个重要统计指标,是指一定时期内以重量单律,以便为运输组织管理实践提供决策依据。目前,位计算的由铁路实际运输的货物数量。由于铁路货物研究者已提出不少铁路货运量预测方法,如分形理[2][3][4]运输和地方经济及企业发展联系紧密,铁路货运需求论、Roughset理论、广义回归神经网络、支持向[5][6]预测成为货运需求和经济发展关系研究中的一个重要量机理论、灰色系统预测等。问题,具有较强的实际和理论意义。最近,研究人员已经开始考虑多模型的综合预测铁路货运量预测是指在对铁路货运市场调查、分方法,灰色马尔可夫预测模型就是这样一种组合预测收稿日期:2
8、008204207;修回日期:2008
