【摘 要】
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采用遗传算法对GM(1,1)预测模型进行优化以期提高铁路客运量预测模型精度。首先运用传统最小二乘算法对GM(1,1)预测模型的发展系数和内生灰作用量进行求解并对高铁客运量进行
【机 构】
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东北林业大学交通学院,东北林业大学信息与计算机工程学院,东北林业大学机电工程学院
【基金项目】
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国家级大学生创新训练项目:一种基于数据挖掘的交通量预测方法(201810225184).
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采用遗传算法对GM(1,1)预测模型进行优化以期提高铁路客运量预测模型精度。首先运用传统最小二乘算法对GM(1,1)预测模型的发展系数和内生灰作用量进行求解并对高铁客运量进行预测,结果预测平均误差为0.259;之后采用遗传算法对GM(1,1)预测模型的发展系数和内生灰作用量进行优化,使模型的预测准确性得到了明显的提升,且当交叉默认概率Pc=0.8,变异概率为Pm=0.01,所得预测结果最优,平均误差率为0.073。结果表明:利用遗传算法对GM(1,1)预测模型进行优化能够提高铁路客运量预测模型精度。
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