基于改进GM(1,1)预测模型的铁路客运量预测

Shanxi Architecture(2019)

引用 1|浏览5
暂无评分
摘要
采用遗传算法对GM(1,1)预测模型进行优化以期提高铁路客运量预测模型精度.首先运用传统最小二乘算法对GM(1,1)预测模型的发展系数和内生灰作用量进行求解并对高铁客运量进行预测,结果预测平均误差为0.259;之后采用遗传算法对GM(1,1)预测模型的发展系数和内生灰作用量进行优化,使模型的预测准确性得到了明显的提升,且当交叉默认概率Pc=0.8,变异概率为Pm=0.01,所得预测结果最优,平均误差率为0.073.结果表明:利用遗传算法对GM(1,1)预测模型进行优化能够提高铁路客运量预测模型精度.
更多
AI 理解论文
溯源树
样例
生成溯源树,研究论文发展脉络
Chat Paper
正在生成论文摘要