基于优化的灰色马尔可夫模型对船舶流的预测

来源：计算机技术与发展杂志2018年第10期北京时间：

作者：张晓雷;黄洪琼

摘要：为了提高船舶交通流预测的效率和准确率,综合考虑季节、气候等因素,通过分析历史船舶流量数据,在传统的灰色模型基础上构建了基于季节指数的灰色-马尔可夫预测模型。 模型将纵向与横向分析相结合的方法运用到船舶预测中,通过季节指数修正船舶的横向季节性变化,再用灰色模型进行预测,最后通过马尔可夫进行误差修正。 利用武汉大桥断面的船舶流量数据对该模型进行了实例分析,使用 MATLAB 将 BP 神经网络模型、GM(1,1)模型与优化后的灰色马尔可夫模型进行仿真预测,结果表明,Markov-GM(1,1)模型具有更高的预测精度和效率,从而能够相对准确、高效地对船舶交通流量进行预测。

关键词：船舶交通流量;季节指数;灰色预测;马尔可夫模型;预测