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基于动态灰关联方法对铁路短期客运量进行灰色预测模型的构建。

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简介：
利用动态灰关联分析构建的铁路短期客运量灰色预测模型，由李旭升和张家诚共同研发。该模型巧妙地将灰色系统多维GM(1,N)模型应用于铁路短期客运量的预测过程中。此外，他们还结合了动态灰关联分析法，对那些影响短期客运量的各种因素进行了评估，并按照其影响程度的大小进行了有条不紊的排序。

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  • 基于动态灰关联的短期铁路客运量灰色预测模型
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    本研究提出了一种基于动态灰关联分析的短期铁路客运量预测模型，旨在提高预测精度与实用性。通过优化参数选取及变量间关系评估，该模型能够有效应对数据样本少、信息不充分的问题，为铁路运输规划提供科学依据。 李旭升和张家诚提出了一种基于动态灰关联的铁路短期客运量灰色预测模型。该模型将灰色系统多维GM(1,N)模型应用于铁路短期客运量预测，并结合动态灰关联分析法对影响短期客运量的因素进行排序，以确定各因素的影响程度大小。
     
  • 铁路客流量中灰色预测的应用
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    本文探讨了运用灰色预测模型分析和预测铁路客流量的方法，为铁路运输规划提供科学依据。 本段落介绍了灰色理论，并基于该理论建立了GM（1,1）模型来预测铁路客流量。文章详细描述了使用GM（1,1）模型进行预测的具体步骤，并结合现有铁路客流数据进行了分析。
     
  • 基于灰色模型对中国人口进行预测
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    本文运用灰色系统理论，构建GM(1,1)模型对我国未来人口变化趋势进行了分析和预测，为国家人口政策制定提供数据支持。 根据我国1980年至2008年的人口数据，在合理假设条件下建立了灰色预测GM（1,1）模型，对中国人口未来二十年的变化趋势进行了预测，并对当前中国人口状况作出了合理的评价。研究表明，灰色增量模型在长期人口预测中能够保持较高的准确性。
     
  • GM(1,1)预测模型_matlab灰色模型_灰色预测_灰色模型应用_GM11算法
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    本资源深入探讨了基于MATLAB的GM(1,1)灰色预测模型及其算法实现，适用于时间序列数据的小样本预测分析。 经典灰色预测模型适用于各种需要进行灰色预测的场景。
     
  • 使用MATLAB进行灰色模型预测
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    本简介探讨了利用MATLAB软件平台实施灰色模型（GM）预测技术的方法和步骤。通过构建数学模型来分析小样本数据集的趋势与规律，以实现对未来情况的有效预测。这种方法在工程、经济等领域具有广泛应用价值。 添加了注释后即可获取数据并使用。这是MATLAB的实现源代码。
     
  • 基于ARIMA和灰色模型的加权组合短期交通流量预测
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    本文提出了一种结合ARIMA与灰色模型的加权组合方法，用于实现更精确的短期交通流量预测，有效提升预测精度。 交通流预测是智能交通系统中的关键组成部分。目前应用于这一领域的技术方法众多，但由于实际路况的复杂性和单一方法的局限性，现有模型的准确性仍有待提升。为应对这个问题，我们采用数据融合策略对传感器采集的数据进行预处理，并利用小波分析去除信号噪声。接着分别使用ARIMA和灰色模型来建立同一交通流序列的预测模型，得到各自的预测结果后，通过确定最佳权重将两者的结果结合起来，以获得更准确的综合预测结果。仿真结果显示，该组合方法有效弥补了单一预测技术的不足之处，并提高了整体预测精度。
     
  • 改进的灰色预测方法：多变量GM(1,n)模型
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    本研究提出了一种改进的灰色预测方法——多变量GM(1,n)模型，通过引入更多影响因素提升预测精度和适用范围。 多维灰色预测算法涉及一列特征因素和四列相关因素。
     
  • ycgmln - 副本.rar_MGM(1_n) 灰色预测模型_基于matlab的灰色预测
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    本资源介绍了一种基于MATLAB实现的灰色预测模型（MGM），适用于数据分析与建模，尤其在数据量较少时展现出了强大的预测能力。 使用Matlab软件进行灰色模型的预测分析，并提供具体的源代码。