客运量预测模糊时间序列和灰色模型的比较

被引：6

作者：

覃频频 ^{[1
]}

黄大明 ^{[2
]}

机构：

[1] 西南交通大学交通运输学院

[2] 广西大学机械工程学院

来源：

武汉理工大学学报(交通科学与工程版) | 2007年 / 04期

关键词：

客运量; 预测; 模糊时间序列; GM(1,1);

D O I：

暂无

中图分类号：

U11 [综合运输体制与结构];

学科分类号：

摘要：

基于模糊集理论在模糊时间序列分析的基础上分别建立铁路、公路及民航客运量模糊时间序列模型,并与基于灰色理论的GM(1,1),修正GM(1,1)和Markvo三个模型进行标杆对比,结果表明:模糊时间序列模型能有效提高Markvo模型的预测效果;模型的外推预测能力比Markvo模型强;模糊时间序列模型和灰色模型相比,传统ARIMA时间序列模型及人工神经网络模型具有不需要大量历史时间序列样本的特点.

引用

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