【摘要】：伴隨著經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展,城市化規(guī)模不斷擴(kuò)大、交通運(yùn)輸量需求增大。作為綠色環(huán)保的城市軌道交通,因其準(zhǔn)時(shí)、快捷,正受到大、中型城市的青睞。軌交客流預(yù)測(cè)是城市軌道交通建設(shè)的一個(gè)重要環(huán)節(jié),即可把預(yù)測(cè)結(jié)果作為城市軌交設(shè)計(jì)規(guī)劃工作的基礎(chǔ),又可為軌交線路安全運(yùn)營(yíng)提供未雨綢繆的決策依據(jù),提高社會(huì)和經(jīng)濟(jì)效益。 本文研究和實(shí)踐了結(jié)合灰色系統(tǒng)理論的UGM(1,1)模型和馬爾可夫鏈適用性建模的一種方式,并應(yīng)用于軌交客流預(yù)測(cè)。通過(guò)理論分析和實(shí)驗(yàn)結(jié)果,討論了相關(guān)模型的適用性及不足。 本文的主要研究工作概述如下： 1、研究了灰色預(yù)測(cè)理論中最基本的預(yù)測(cè)模型GM(1,1),從理論上分析了其適用范圍和有偏性。對(duì)GM(1,1)進(jìn)行無(wú)偏修正后創(chuàng)建生成UGM(1,1)模型,分析了GM(1,1)和UGM(1,1)模型的不足. 2、在UGM(1,1)模型不足的基礎(chǔ)上,結(jié)合灰色理論與馬爾可夫鏈構(gòu)建了Grey-Markov模型,通過(guò)實(shí)驗(yàn)展示了其優(yōu)越性及其不足。 3、對(duì)Grey-Markov模型進(jìn)行了無(wú)偏修正,提出改進(jìn)的UGM-Markov模型。通過(guò)不斷更新建模過(guò)程中的原始數(shù)列來(lái)改變狀態(tài)矩陣,提高數(shù)據(jù)狀態(tài)估算,從而提高模型的預(yù)測(cè)精度。 實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,Grey-Markov模型較UGM(1,1)模型的預(yù)測(cè)精度有了很大提高,克服了GM(1,1)和UGM(1,1)模型對(duì)波動(dòng)性大的數(shù)列預(yù)測(cè)精度不高的缺陷。改進(jìn)的UGM-Markov模型通過(guò)更新原始數(shù)列來(lái)提高估算精度,其預(yù)測(cè)效果最佳。
[Abstract]:With the rapid development of economy, the scale of urbanization is expanding and the demand of traffic volume is increasing. As a green urban rail transit, because of its punctual, fast, is favored by large, medium-sized cities. The prediction of rail transit passenger flow is an important link in the construction of urban rail transit. It can be regarded as the basis of the design and planning of urban rail transit, and it can also provide a decision basis for the safe operation of rail transit line in advance. Improving social and economic benefits. This paper studies and practices a method of UGM (1K1) model combined with grey system theory and the applicability of Markov chain, and applies it to the prediction of rail passenger flow. Through theoretical analysis and experimental results, the applicability and deficiency of the related models are discussed. The main research work of this paper is summarized as follows: 1. The most basic prediction model GM (1K1) in grey prediction theory is studied, and its applicability and bias are analyzed theoretically. After unbiased modification of GM (1K1), the UGM (1K1) model was created and the shortcomings of GM (1K1) and UGM (1K1) models were analyzed. 2. On the basis of the insufficiency of UGM (1K1) model, the Grey-Markov model is constructed by combining grey theory with Markov chain. The advantages and disadvantages of the model are demonstrated by experiments. 3. The Grey-Markov model is modified unbiased, and an improved UGM-Markov model is proposed. By constantly updating the original sequence in the modeling process, the state matrix is changed and the data state estimation is improved, thus the prediction accuracy of the model is improved. The experimental results show that the prediction accuracy of the Grey-Markov model is much higher than that of the UGM (1K1) model, which overcomes the defects of the GM (1t1) and UGM (1K1) models in the prediction accuracy of the series with large volatility. The improved UGM-Markov model improves the estimation accuracy by updating the original sequence, and its prediction effect is the best.
【學(xué)位授予單位】：東華大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號(hào)】：O211.62;U293.13;U239.5

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本文編號(hào)：2322316