针对三峡枢纽过坝货运量预测受多种因素影响及其具有的非线性特点,提出一种基于改进灰色模型和神经网络的组合预测模型。针对传统组合预测模型在赋权上的局限性,提出基于诱导有序加权几何平均(induced ordered weighted geometric averaging, IOWGA)算子的赋权方法。计算结果比较:组合预测模型的均方误差和均方百分比误差都比各单一预测模型的小。利用组合预测模型对2019—2022年三峡枢纽过坝货运量进行了预测,可为相关决策者提供参考。
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