为了准确预测广东省某高速公路的交通发生趋势和数量，本研究采用了灰色GM(1,1)模型对2018年1-12月的交通数据进行拟合，并基于该模型对2019年1-3月的交通数量进行了预测。为了提高预测精度，进一步运用了马尔科夫模型对灰色GM(1,1)模型的预测结果进行了修正。研究结果表明，组合使用灰色GM(1,1)和马尔科夫模型的预测精度优于单一的灰色GM(1,1)模型。
关键词：高速公路；交通；灰色GM(1,1)模型；灰色马尔科夫模型
高速公路的车流速度快，且实行全封闭管理，对交通进行正确预测对于改善高速公路交通安全至关重要。尽管有多种预测方法，如回归分析方法、BP网络预测法、灰色预测等，但它们各有优缺点。特别是当数据波动较大时，单一的灰色预测模型精度会下降。
本研究旨在利用灰色GM(1,1)模型与马尔科夫模型的组合优势，对广东省某条高速公路的交通进行预测。灰色GM(1,1)模型能够处理少量、信息缺乏的序列预测，但当数据波动较大时，其预测精度可能会受到影响。而马尔科夫模型在预测波动性较大的序列时效果较好，但需要较多数据以确度。
将灰色GM(1,1)与马尔科夫组合起来，可以充分利用两者的优点，提高预测精度。使用灰色GM(1,1)模型进行初步预测，然后利用马尔科夫模型对初步预测结果进行修正，以反映实际数据的波动性。
通过对2018年1-12月的数据进行实证分析，研究发现灰色GM(1,1)-马尔科夫组合模型的预测精度高于单一的灰色GM(1,1)模型。该组合模型还能较好地反映道路交通的发展趋势，并拟合了实际数据的波动情况。
灰色GM(1,1)-马尔科夫组合模型在高速公路交通预测方面具有较好的应用前景，可以为救援、人员安排、资金投入等提供一定参考。
参考文献：
[参考文献的具体内容]