基于Rough Set與灰色理論的公路貨運(yùn)量預(yù)測研究

基于RoughSet與灰色理論的公路貨運(yùn)量預(yù)測研究基于RoughSet與灰色理論的公路貨運(yùn)量預(yù)測研究

摘要：公路貨運(yùn)量預(yù)測在國家的經(jīng)濟(jì)規(guī)劃和交通運(yùn)輸政策制定中起著重要的作用。本研究采用RoughSet（粗糙集合）和灰色理論相結(jié)合的方法，以提高公路貨運(yùn)量的預(yù)測精度。首先，利用粗糙集合的思想對貨運(yùn)量數(shù)據(jù)進(jìn)行劃分和壓縮，提取出一些具有價值的屬性，并通過建立粗糙集的上下近似概念，去除了原始數(shù)據(jù)中的不相關(guān)和冗余信息。然后，基于灰色理論的GM（1,1）模型對預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行建模和預(yù)測，通過對預(yù)測結(jié)果的誤差分析，得到了較為準(zhǔn)確的公路貨運(yùn)量預(yù)測結(jié)果，為相關(guān)決策提供了科學(xué)依據(jù)。

關(guān)鍵詞：公路貨運(yùn)量預(yù)測，RoughSet，灰色理論，GM(1,1)模型

1.引言

公路貨運(yùn)是國家經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的重要組成部分，貨運(yùn)量的預(yù)測對于國家的經(jīng)濟(jì)規(guī)劃和交通運(yùn)輸政策制定至關(guān)重要。傳統(tǒng)的貨運(yùn)量預(yù)測方法主要依靠經(jīng)驗(yàn)和統(tǒng)計模型，但存在預(yù)測精度低、信息冗余等問題。為了提高貨運(yùn)量預(yù)測的準(zhǔn)確性，本研究引入了RoughSet與灰色理論的方法，以期實(shí)現(xiàn)對貨運(yùn)量預(yù)測的優(yōu)化。

2.RoughSet方法在公路貨運(yùn)量預(yù)測中的應(yīng)用

2.1粗糙集合的基本概念

粗糙集合理論是基于不確定性和不完整性的數(shù)學(xué)工具，通過對數(shù)據(jù)的劃分和壓縮，去除不相關(guān)和冗余信息，提取出有價值的屬性。在公路貨運(yùn)量預(yù)測中，可以利用粗糙集合的思想對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和優(yōu)化。

2.2基于粗糙集合的屬性選擇

屬性選擇是公路貨運(yùn)量預(yù)測中的關(guān)鍵步驟，通過選擇與貨運(yùn)量相關(guān)性高的屬性，可以提高預(yù)測模型的準(zhǔn)確性。在本研究中，采用了基于正域和近似概念的屬性選擇方法，從原始數(shù)據(jù)中提取出與貨運(yùn)量相關(guān)性高的屬性。

3.灰色理論在公路貨運(yùn)量預(yù)測中的應(yīng)用

3.1灰色理論的基本原理

灰色理論是一種用于處理不完全信息和不確定性問題的數(shù)學(xué)理論，具有較強(qiáng)的靈活性和適應(yīng)性。在公路貨運(yùn)量預(yù)測中，可以利用灰色理論的方法對數(shù)據(jù)建模和預(yù)測。

3.2GM(1,1)模型的建立與預(yù)測

GM(1,1)模型是灰色理論中常用的建模和預(yù)測方法，適用于具有指數(shù)增長規(guī)律的數(shù)據(jù)。在本研究中，將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)應(yīng)用于GM(1,1)模型，得到了較為準(zhǔn)確的公路貨運(yùn)量預(yù)測結(jié)果。

4.實(shí)證分析

本研究選取某地區(qū)的公路貨運(yùn)量數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析，對比了傳統(tǒng)的預(yù)測方法與RoughSet與灰色理論相結(jié)合的方法。結(jié)果表明，基于RoughSet與灰色理論的方法在公路貨運(yùn)量預(yù)測中具有較高的預(yù)測精度和穩(wěn)定性。

5.結(jié)論

本研究通過RoughSet與灰色理論相結(jié)合的方法，對公路貨運(yùn)量預(yù)測進(jìn)行了研究，結(jié)果表明該方法能夠有效提高預(yù)測精度并降低信息冗余。對于經(jīng)濟(jì)規(guī)劃和交通運(yùn)輸政策的制定，這一方法提供了科學(xué)可靠的預(yù)測結(jié)果，為相關(guān)決策提供了重要依據(jù)。

本研究通過應(yīng)用RoughSet與灰色理論相結(jié)合的方法，對公路貨運(yùn)量預(yù)測進(jìn)行了實(shí)證研究。結(jié)果表明，該方法具有較高的預(yù)測精度和穩(wěn)定性，能夠有效提高預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確性。與傳統(tǒng)的預(yù)測方法相比，基于RoughSet與灰色理論的方法能夠降低信息冗余，提高