基于分数阶GM（1，1）模型的高速公路交通量预测
基于分数阶GM（1，1）模型的高速公路交通量预测
80 4.8
33 2021-08-07
pdf | 448KB | 2页
正文 简介
传统的GM（I，1）模型在仿真和模拟时对原始数据序列依赖度很高，使得在有一定扰动的原始序列数据，会使得在预测高速公路交通量时存在与真实值便宜度过大，并且运算复杂，为解决这一问题，采用分数阶累加的方式获得分数阶累加值，这样就能减弱原始数据中扰动对仿真和预测值的影响，有效的提高了预测的准确度。应用实例分析，表明0．5阶GM（I，1）模型的平均相对误差为7．71％和0．1阶GM（1，1）模型的平均相对误差为7132％优于传统的GM（I，11仿真预测模型的平均相对误差11．21％。
对不起，您暂无在线预览权限，如需浏览请
立即登录*温馨提示：该数据为用户自主上传分享，如有侵权请举报或联系客服：400-823-1298处理。
热门商品
- 2025-01-15 13510119*** 10KB 4.5
- 2025-01-15 13510119*** 17KB 4.5
- 2025-01-15 13510119*** 498KB 5
- 2025-01-14 13438009*** 3.6MB 4.5
- 2025-01-14 13438009*** 14.7MB 4.5
- 2025-01-14 13438009*** 7.9MB 4.5
- 2025-01-14 13438009*** 5.2MB 4.5
- 2025-01-14 13438009*** 38KB 4.5
- 2025-01-14 13438009*** 1.0MB 4.5
- 2025-01-14 13438009*** 1.0MB 4.5
您可能感兴趣
50
原价:
100 积分
立即购买