【摘 要】
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货物运输量预测对交通运输基础设施建设和区域经济发展具有重要作用。针对传统的GM(1,1)模型存在精度低的问题,结合连续9组时间序列货运量数据,通过二次函数对背景值重构,从而修正参数向量,构建改进的GM(1,1)预测模型。并利用2017~2019年货运量对模型预测精度进行检验。结果表明:最大相对误差≯1%,后验残差比C为0.18,小概率误差P为1,模型预测精度高。
【基金项目】
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2021义乌工商职业技术学院科研项目(YB2021WY613-02)。
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货物运输量预测对交通运输基础设施建设和区域经济发展具有重要作用。针对传统的GM(1,1)模型存在精度低的问题,结合连续9组时间序列货运量数据,通过二次函数对背景值重构,从而修正参数向量,构建改进的GM(1,1)预测模型。并利用2017~2019年货运量对模型预测精度进行检验。结果表明:最大相对误差≯1%,后验残差比C为0.18,小概率误差P为1,模型预测精度高。
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