【摘 要】
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针对在铁路客运量预测领域传统的灰色预测模型不能反映真实系统的非线性结构特点及其背景值的赋值不合理的问题,提出使用对系统相关因素引入幂指数且经过背景值优化的GM（1,N,）
【基金项目】
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长江学者和创新团队发展计划滚动支持(IRT15R29);兰州交通大学优秀科研团队资金资助(201606);国家自然科学基金(51768034)
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针对在铁路客运量预测领域传统的灰色预测模型不能反映真实系统的非线性结构特点及其背景值的赋值不合理的问题,提出使用对系统相关因素引入幂指数且经过背景值优化的GM（1,N,）幂模型进行客运量预测。背景值优化时设置待定参数,利用线性组合结构重新计算背景值。对此模型产生的较多的待定参数,采用能够并行运算、全局寻优的遗传算法进行一次性求解。最后使用此模型对甘肃省铁路客运量进行建模预测,并与传统GM（1,N）模型、GM（1,N）幂模型进行对比分析。结果证明,GM（1,N,）幂模型具有更高的预测精度,对铁路客运量预测有
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