基于灰色理论的ofo需求量短时预测

摘要

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,可有效提高算法的运算效率,可用于需求量波动或饱和阶段的预测.