基于改进GM(1,1)模型的城市短时交通流预测研究

发布时间：2024-02-22 00:25

　　基于GM(1,1)模型的模拟或预测结果具有严格单调性,导致其难以实现对随机波动序列的有效模拟,而以累加序列模拟值作为累减还原参数的建模方式是导致GM(1,1)模型精度不理想的主要原因。为了提高GM(1,1)模型模拟及预测精度,在传统灰色预测模型建模基础上,提出了基于改进累减还原方法的新GM(1,1)模型,然后应用该模型对城市短时交通流进行了模拟和预测,并将结果与传统GM(1,1)模型进行了比较和分析,结果显示新模型具有更加良好的模拟及预测性能。

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【文章目录】：
1 原始GM(1,1)模型
2 模型优化
3 基于N_GM(1,1)模型的城市短时交通流预测
5 结论



本文编号：3906115