【摘 要】
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随着共享单车(ofo)的快速发展,对其需求量短时预测的研究尤为重要。根据灰色理论,分析了GM模型的特点,发现GM(1,1)模型适用于具有较强指数规律的单调序列。而考虑到短时车流
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随着共享单车(ofo)的快速发展,对其需求量短时预测的研究尤为重要。根据灰色理论,分析了GM模型的特点,发现GM(1,1)模型适用于具有较强指数规律的单调序列。而考虑到短时车流量某一时段内数据具有波动性和饱和性,为提高短时预测模型的精度和效率,在GM(1,1)模型的基础上,组合出一种灰色马尔可夫模型。利用2017年9月1日~9月8日共享单车(ofo)需求量的数据,使用Matlab软件工具箱来对该模型讲行计算机仿真验证。通过理论分析和仿真验证,证明了该方案的可行性和实用性,这种组合模型具有较强的数据逼近能力
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