基于改进灰色马尔科夫模型的列车晚点预测

摘要

限速条件下的列车难以用既定速度按图运行进而导致列车晚点,因此需对其晚点时间进行预测,以便调度人员制定和实施相应的调度指挥策略.由于突发事件的随机性,导致限速条件下列车晚点时间难于预测,针对上述问题,结合灰色理论和马尔科夫过程的特点,同时利用新信息优先的原理,构建了一种改进的灰色马尔科夫模型,该模型克服了灰色模型对拟合度差和预测精度低的缺点,将构建的模型应用于列车晚点时间的预测,结果表明其预测平均误差相较于粒子群优化灰色模型GM(1,1)的9.68％降到3.91％,验证了模型的可用性和准确性.