【摘 要】
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针对传统GM（1, 1）模型对原始数列的光滑度要求较高且预测结果误差较大的问题,通过对原始货运量数据用幂函 数f 进行处理,将处理后的数据带入GM（ 1,1）模型进行预测,提出基于幂函数
【机 构】
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兰州交通大学土木工程学院,兰州中川铁路有限公司技术装备部
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针对传统GM（1, 1）模型对原始数列的光滑度要求较高且预测结果误差较大的问题,通过对原始货运量数据用幂函 数f 进行处理,将处理后的数据带入GM（ 1,1）模型进行预测,提出基于幂函数f 变换的GM（1,1）货运量预测模型.最 后,通过将该模型应用到实际案例中,验证基于幂函数x^-a变换的GM（1,1）货运量预测模型较传统的GM（1,1）模型在预测 精度方面有了较大幅度的提高,预测的相对误差降低了8.7%.研究结果表明,基于幂函数变换的GM（1,1）模型可以更 有效的对货运量进行预测.
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