【摘 要】
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针对传统灰色预测模型存在对历史数据依赖性强、容错性小及抗干扰能力差的局限性,将无偏灰色理论与残差验证理论引入预测模型,从趋势曲线灰色拟合与状态分类方式上对传统灰色
【基金项目】
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国家铁路局科技开发项目(KF2014-006)
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针对传统灰色预测模型存在对历史数据依赖性强、容错性小及抗干扰能力差的局限性,将无偏灰色理论与残差验证理论引入预测模型,从趋势曲线灰色拟合与状态分类方式上对传统灰色模型进行改进,提出无偏灰色预测铁路客运量方法;同时,对铁路客运量预测方法从定性预测和定量预测两个方面进行阐述并对其优缺点进行分析。依据建立的无偏灰色预测铁路客运量模型,以1997—2016年铁路客运量为基础数据,对铁路＂十三五＂时期的数据进行预测,通过残差检验和结果分析,其预测精度明显高于BP神经网络预测。
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