王 馨 陶桂兰 杨 正

（河海大学港口、海岸与近海工程学院 南京 210098）

船闸通过量预测是船闸扩容改建工程的决策依据和规划基础．常用的船闸通过量预测方法很多，如线性回归法、弹性系数法、三次指数平滑法、灰色GM（1，1）模型等．各方法总体思想大致相同，以多年特征数据为基础，运用线性或非线性增长函数或模型进行定量预测．前两种方法是一种相关因素分析预测方法，后两种是数据序列预测方法．船闸通过能力影响因素众多，常规的预测方法并不能涵盖所有因素的影响；三次指数平滑法虽然精度较高，预测终值趋于平稳，但始终只是单一数据量分析，不能反应其他因素的影响情况，并且当原模型数据少时，准确性越低．灰色模型，虽然也是数据量分析，但由于它分布显示概率特性，以及本身的模糊性，可通过少量数据进行预测，建模过程简单，模型表达式求解容易，应用日趋广泛．

灰色模型进行短期预测精确度较高，但中长期预测效果并不好，有可能出现预测值偏大的结果．这主要与灰色模型的序列光滑度有关．当原始序列越平缓，模拟值精度较高．反之，模型偏差较大，通常无法用于中长期预测，甚至不宜作短期预测［1］．

本文对灰色GM（1，1）模型进行了改进，通过函数变换改变序列的光滑度，以积分逼近值代替均值提高发展系数精度，从而得到了比原GM（1，1）模型模拟精度高和适用范围更广的新模型．

1 灰色模型介绍

1．1 GM（1，1）模型

灰色模型预测是在数……