（重庆交通大学交通运输学院，重庆 400047）
摘要：公共交通关系着人们的出行，随着当今环保理念的普及以及交通拥挤的日益加重，公共交通成为了多数人采用的出行方式，公共交通的运营量的预测对政府部门交通预算的管理有着重要意义。灰色理论预测方法是按照已有的历史信息数据，通过确立一个从过去的历史信息数据到未来的信息数据的GM模型，进而通过分析历史信息数据在将来发展规律的趋势，本文主要通过灰色预测模型 GM(1,1)对重庆主城区未来10年公共交通运营量进行预测。
关键词：公共交通；交通量预测；GM(1,1)模型；灰色模型l
前言：
灰色理论预测交通量的方法是基于对历史信息数据进行累加后得出的数据序列和一阶微分方程为基础建立起来的灰色理论模型，进而可以快速有效地分析历史交通量数据，用以预测得出未来交通量。
本文通过GM(1,1)模型对重庆主城区2018年至2027年未来10年的公共交通运营量进行预测。
1.GM(1,1)模型原理
灰色预测GM(1，1)模型里永远是离散数据列，通过累加生成得到随机性被削弱的较有规律的生成数据列，通过建立微分方程模型，通过微分方程在离散点处的解经过累减生成得到原始数据的近似值，进而预测原始数据的未来发展。其建模的实质是对原始数据先进行一次累加，使生成的数据序列呈现一定规律，而后通过建立一阶微分方程模型，求得拟合曲线，用以对系统进行预测。具体过程如下:
1.1给定原始数据序列x(0)
1.2对x(0)做一次累加
1.3构造数据矩阵B,yn
将该方程成为白化方程，白化方程的解即作为该组数据的预测值。
2.GM(1,1)模型的建立与求解
根据重庆交通部的交通调查报告，提取出2008年-2017年重庆主城区公共交通运营量的原始数据，并对原始数据进行以下分析。
2.1给定原始数据序列x(0)
2.2作一次累加生成，得到新的序列：
2.3构造数据矩阵B,yn
3.对GM(1,1)模型的讨论
3.1模型的精度检验
在该题目中，模型的精度由均方差比值C和小误差概率P共同划分,一般将模型的精度分为好、合格、勉强合格、不合格四级,若记该模型的均方差比值C所在等级为m,小误差概率P所在等级为n,则该模型的精度等级为max(m,n),精度检验等级参照。当相对误差a<0.01，均方差比值c<0.35，小误差概率p>0.95时，该指标精度等级为好。在该项预测中通过matlab计算出百分绝对误差为：1.2224%，符合检验要求。
3.2对GM(1,1)模型的评价
GM(1,1)模型是灰色系统理论中应用最广泛的一种灰色动态预测模型该模型由一个 单变量的- -阶微分方程构成。它主要用于复杂系统某一主导因素特征值的拟台和预测，以揭示主导因素变化规律和未来发展变化态势。然而，在实践中发现，此模型的拟台或预测效果有时好有时出现很大偏差甚至完全失效。通过分析GM(1,1)模型的建模原理可以发现两个问题:
(1)灰色预测模型从本质上可认为是指数预测模型因此其预测精度与被预测对象的递变规律以及数据序列的光滑度有关:
(2)灰色微分拟合法建立的离散拟合方程是一个近似差分方程，因而很难保证拟台方程与待拟台系统的微分方程严格近似，也就无法保证所建立的灰色模型的固有误差为无穷小量。
对主城区未来10年公共交通运营量的评价
随着当今小汽车数量的增加，城市的道路将处于饱和运营状态，城市的拥堵现象日益严重。基于该灰色GM(1,1)模型对重庆主城区未来10年公共交通运营量进行预测，可以看出公共交通出行将会受到越来越多人的青睐，随着人们环保意识的增强，公共交通工具服务水平的提高，公共出行，绿色交通的到来将会指日可待。
参考文献
[1]徐宇,张露,史季青.《基于MATLAB的公路运输量预测系统设计》.[J].《汽车实用技术》2013年第8期38-41,共4页
论文作者:姜兰贞
论文发表刊物:《信息技术时代》2018年4期
论文发表时间:2019/1/15
标签：模型论文; 灰色论文; 数据论文; 公共交通论文; 重庆论文; 微分方程论文; 交通量论文; 《信息技术时代》2018年4期论文;