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基于RoughSet与灰色理论的公路货运量预测研究
基于RoughSet与灰色理论的公路货运量预测研究
摘要：
公路货运量的准确预测对于交通运输管理和资源调度具有重要意义。本文针对公路货运量预测问题，结合RoughSet与灰色理论，提出一种综合分析方法。首先，利用RoughSet对数据集进行特征约简，降低了数据集的复杂性与冗余性。然后，引入灰色理论进行模型建立与预测，利用其有效处理少样本、小样本情况的特点，对公路货运量进行预测。通过实验验证，证明了该方法的预测精度和可行性。
关键词：公路货运量预测，RoughSet，灰色理论，特征约简
一、引言
公路货运量预测是交通运输管理和资源调度的重要方面，对于提高公路运输的效率和系统安全具有重要意义。目前，公路货运量预测面临数据复杂性和样本数量不足等问题，导致传统方法在预测精度和效果上存在一定的限制。
针对传统方法的限制，本文结合RoughSet与灰色理论，提出了一种综合分析方法，用于公路货运量的预测。RoughSet通过特征约简来降低数据集的复杂性与冗余性，提高数据的有效特征性。而灰色理论则可以有效处理少样本、小样本情况，对于公路货运量预测具有一定的优势。
二、RoughSet与灰色理论综合分析方法
2.1RoughSet的特征约简
RoughSet是一种基于信息的特征约简方法，通过分类精度和特征集的复杂性来评估特征的重要性。首先，根据信息熵和条件熵计算各个特征的重要性。然后，根据特征的重要性进行特征约简，去除冗余和无效的特征，提高数据集的有效特征性。
2.2灰色理论的模型建立与预测
灰色理论是一种处理少样本、小样本情况下的有效方法，对于预测问题具有一定的优势。通过构建灰色模型，可以对公路货运量进行预测。
首先，收集公路货运量的历史数据，并进行数据预处理和分析。然后，利用灰色理论中的GM(1,1)模型进行建模和预测。GM(1,1)模型是一种一阶线性微分方程，可以通过数据序列来确定其演化规律。最后，通过模型预测得到的结果，与实际值进行比较和评估，检验预测的准确性和效果。
三、实验与结果分析
通过实验验证了本文提出方法的预测精度和可行性。实验数据采集了某公路货运站的历史数据，包括每天的货运量、天气情况、节假日等因素。首先，利用RoughSet进行特征约简，去除冗余和无效的特征。然后，利用灰色理论的GM(1,1)模型进行公路货运量的建模和预测。最后，通过比较预测结果与实际值的差异，评估了方法的预测精度。
实验结果表明，本文提出的方法在公路货运量预测中具有一定的优势。特征约简能够提高数据集的有效特征性，减少了数据集的复杂性和冗余性。而灰色理论中的GM(1,1)模型能够有效处理少样本、小样本情况，对于公路货运量的预测精度和效果有所提升。
四、结论
本文结合RoughSet与灰色理论，提出了一种综合分析方法，用于公路货运量的预测。通过特征约简和灰色模型的建立与预测，提高了公路货运量预测的精度和效果。实验结果证明了该方法的可行性和有效性。在今后的研究中，可以进一步优化方法，提高预测精度和效率。
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