A Markov Chain Grey Forecasting Model: A Case Study of Gasoline Demand of Iran
Publish place: 6th International Industrial Engineering Conference
Publish Year: 1387
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: English
View: 2,957
This Paper With 11 Page And PDF Format Ready To Download
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
IIEC06_008
تاریخ نمایه سازی: 8 مهر 1387
Abstract:
The objective of this paper is to evaluate two forecasting methods of gray model (GM) and Markov chain grey model (MCGM) and compare them with regression analysis. To achieve this aim, we develop a prediction model of gasoline demand in Iran. Then, the results of gray model (GM), Markov chain grey model (MCGM) and regression forecasting model are compared. The comparison reveals that the MCGM forecasting model has higher precision than GM forecasting model and regression forecasting model. The MCGM forecasting model is then used to forecast the annual gasoline demand of Iran up to the year 2020. The results provide scientific basis for the planned development of the gasoline supply in Iran.
Keywords:
Authors
M. Modarres
Department of Industrial Engineering, Sharif University of Technology, Tehran, Iran
M.R. Mehrgan
Faculty of Management, University of Tehran, Tehran, Iran
A. Kazemi
Faculty of Management, University of Tehran, Tehran, Iran
M.R. Taghizadeh
Faculty of Management, University of Tehran, Tehran, Iran
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :