【摘 要】
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为消除传统灰色马尔科夫预测模型的灰色偏差及抗干扰性能,考虑货运量预测的随机性和非线性特征,提出了基于小波变换和模糊灰色马尔科夫(FG-Markov)的货运量预测模型。基于小
【机 构】
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兰州交通大学交通运输学院,兰州交通大学电子与信息工程学院,中铁第四勘察设计院集团有限公司道路交通设计研究院
【基金项目】
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National Natural Science Foundation of China(No.71961016),Planning Fund for the Humanities and Social Sciences of the Ministry of Education(Nos.15XJAZH002,18YJAZH148),Natural Science Foundation of Gan
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为消除传统灰色马尔科夫预测模型的灰色偏差及抗干扰性能,考虑货运量预测的随机性和非线性特征,提出了基于小波变换和模糊灰色马尔科夫(FG-Markov)的货运量预测模型。基于小波包对非平稳随机信号的数据分析能力,运用小波包分解策略,对货运量历史数据进行小波包分解。在此基础上,引入模糊灰色变量,提出了模糊灰色马尔科夫链(FG-Markov)来获取小波包系数转移概率矩阵,并通过重构小波包系数进行货运量预测。为验证预测模型的有效性和精确度,将其应用于兰州铁路枢纽集装箱货运量预测,并与神经网络等预测模型进行了比较分析
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