【摘 要】
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铁路分品类货运量预测是制定货运营销决策的依据。作者通过基础数据处理、构建微分方程、求解模型的时间响应方程3个步骤形成了灰色预测GM（1,1）模型的算法,同时介绍了模型检验
【机 构】
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中国铁道科学研究院,中国铁路总公司
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铁路分品类货运量预测是制定货运营销决策的依据。作者通过基础数据处理、构建微分方程、求解模型的时间响应方程3个步骤形成了灰色预测GM（1,1）模型的算法,同时介绍了模型检验方法。基于此,依据铁路1998—2010年的实际运量数据,预测得到2011、2012年铁路分品类货运量,进而对预测结果进行检验和分析,得到模型的适用性：即灰色模型对数据序列波动较少的品类预测效果较好,而数据序列波动性大的品类预测效果一般。最后,针对部分基础数据波动较大的序列,采用指数平滑法对灰色预测的结果进行修正,提高了总体的预测效果。
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