灰色马尔柯夫模型在实时交通量预测中的应用

"这篇论文是2009年由张益和高蓉发表在《南京师范大学学报(自然科学版)》第32卷第2期上，主题涉及交通流量的预测方法，具体是灰色马尔柯夫预测模型在实时交通量预测中的应用。该研究结合了灰色预测模型（GM(1,1)）和马尔柯夫模型的优点，以提高预测精度。" 正文: 在交通工程领域，准确预测交通流量对于交通管理、规划和控制至关重要。传统的预测方法如时间序列分析或线性回归可能无法适应复杂的交通流变化。这篇论文提出了一种将灰色预测与马尔柯夫模型相结合的新型预测方法——灰色马尔柯夫预测方法，旨在解决数据序列指数变化和随机波动并存的问题。 灰色预测模型（GM(1,1)）是一种处理非完全信息序列的有效工具，它通过建立一阶微分方程来预测数据的变化趋势，尤其适用于数据呈现指数规律变化的情况。然而，对于随机波动较大的动态过程，GM(1,1)模型的预测效果可能不尽人意。 马尔柯夫模型则是一种处理随机状态转移概率的模型，它能够预测系统在未来状态的概率分布，尤其适用于预测波动性较大的数据序列。通过马尔柯夫模型，可以分析误差序列的转移规律，进一步优化预测结果。 论文中，研究者首先利用GM(1,1)模型对原始交通流量数据进行初步预测，然后针对预测结果与实际值之间的相对误差序列运用马尔柯夫模型。通过马尔柯夫模型，可以捕捉误差序列的随机波动特征，对GM(1,1)的预测结果进行修正，从而提高整体预测的精度。 在实际应用中，研究者选择了苏州某一交叉口的实时交通量作为案例，对比了灰色马尔柯夫预测方法与单一灰色GM(1,1)模型的预测效果。实验结果显示，灰色马尔柯夫预测方法在预测交通流量方面表现更优，证明了该方法的有效性和可行性。 总结来说，这篇论文提出的灰色马尔柯夫预测方法是针对交通流量预测的一种创新性尝试，它结合了灰色模型的指数变化趋势预测能力和马尔柯夫模型对随机波动的捕捉能力，提高了预测的准确度。这种方法对于交通流量的实时监控和智能交通系统的优化有着重要的理论和实践意义。