铁路短期客运量预测：动态灰关联灰预测模型

"基于动态灰关联的铁路短期客运量灰色预测模型" 本文主要探讨了如何运用灰色系统理论中的多维GM(1,N)模型来预测铁路短期客运量，并结合动态灰关联分析法对影响客运量的因素进行权重排序，以提高预测的准确性和实用性。在铁路运输领域，短期客运量的预测对于合理规划运输资源、优化运营策略以及制定有效决策至关重要。传统的预测方法可能无法充分考虑到各种复杂因素的影响，而灰色系统模型则能够处理不完全信息，适合于这种复杂的预测场景。 首先，文章介绍了灰色系统多维GM(1,N)模型，这是一种灰色预测模型的扩展形式，能够处理多个输入变量的情况。该模型通过对历史数据的线性微分方程建模，能够捕捉到数据序列的内在规律，从而预测未来的趋势。在铁路短期客运量预测中，多个因素如经济状况、节假日效应、票价政策等都会对客运量产生影响，因此多维模型的应用可以更全面地反映这些因素的综合效应。 其次，动态灰关联分析法被用于对这些影响因素进行权重排序。灰关联度是衡量两个序列之间相似程度的指标，动态灰关联分析则考虑了时间序列的变化特性，能更精确地评估不同因素随时间变化对客运量的影响程度。通过这种方法，可以识别出最重要的影响因素，排除次要因素，降低模型的复杂性，提高预测的精度。 此外，鉴于铁路短期客运量的月度变化显著，文章提出了分阶段建模的方法。这种方法将一年分为几个不同的时间段，如旺季和淡季，分别构建预测模型，以适应不同时间段内的特殊需求和变化，从而提高了模型的普适性和适应性。 最后，通过与其他预测模型的比较，如ARIMA模型或支持向量机模型，验证了基于动态灰关联的灰色预测模型在预测精度和稳定性方面的优越性。这种模型为铁路部门提供了更可靠的决策依据，有助于提升运输管理效率和服务质量。 这篇论文结合了灰色系统理论和动态灰关联分析，提出了一种有效的铁路短期客运量预测模型，不仅能够处理复杂的影响因素，还具备良好的预测性能，对于铁路行业的运营管理和规划具有实际指导意义。