文献

J-GLOBAL ID：201802225114629499   整理番号：18A0655207

計画予測に基づく組合せ予測モデルは,道路乗客輸送の予測において適用されることができる。【JST・京大機械翻訳】

Application of Combination Forecasting Model Based on Planning Solving in Road Passenger Transport Volume

著者 (1件)： Sun Kechao (交通運輸部科学研究院,北京,100029)
資料名： Gonglu Jiaotong Keji  (Gonglu Jiaotong Keji)
巻： 34  号： 12  ページ： 103-107,114  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0608A  ISSN： 1002-0268  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 将来の開発傾向を予測するために,より正確な予測モデルを確立して,主要な予測方法を分析することに基づいて,計画予測に基づく組合せ予測モデルを提案した。灰色モデル,一次元回帰,および指数平滑法に基づいて,重み係数の非負性と重み係数の和によるモデルを解くために,予測値と実際の値の間の差の絶対値の和を最小にすることを目的とした。重みづけ計算過程において,目的関数値は反復回数の増加とともに減少し,目的関数値の変化値を観測することにより,目的関数の変化値が変曲点を持つ場合,組合せ重み反復回数の決定方法を定義した。代表的な意味を持つ「百城百駅」旅客輸送量を基礎データとし、道路旅客輸送旅客の組合せ予測モデルを構築した。プログラミングの過程において,Excelにおける「計画法」を用いて,機能を解いた。実験結果は以下を示す。反復回数の増加に伴い,目的関数の変化値は徐々に減少し,反復回数が7のときに,目的関数の変化値は変曲点が現れ,反復回数が決定された。従来の3つの予測法の絶対誤差はそれぞれ1.26,0.48および2.98であり,計画予測に基づく組合せ予測モデルの絶対誤差は0.12であり,予測精度はより高く,誤差はより小さく,モデル予測の不確実性を減少させることができた。これらのモデルによって,将来の道路旅客輸送量を予測することができた。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 目的関数 ,  指数平滑法 ,  不確実性 ,  *予測モデル ,  重みづけ ,  計算機プログラミング ,  *乗客 ,  *旅客輸送 ,  *道路 ,  予測技法 ,  *予測
準シソーラス用語： 予測精度 ,  絶対誤差 ,  Excel ,  重み係数 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： transport economics ,  forecasting model ,  combination forecasting ,  passenger transport volume ,  weight determination

分類 (1件)： 電力系統一般  (NB02000E)

タイトルに関連する用語 (6件)： 計画 ,  予測 ,  組合せ ,  予測モデル ,  道路 ,  乗客輸送