【三峡枢纽过坝货运量预测】是交通运输领域中的一个重要问题，涉及到三峡大坝的运营管理和物流规划。传统的预测方法可能无法准确捕捉复杂多变的货运需求趋势，因此研究者提出了结合改进灰色模型和神经网络的组合预测模型。该模型旨在克服单一模型的局限性，提高预测精度。
【改进灰色模型】是灰色系统理论的一种应用，它通过对原始数据进行一次差分处理，消除数据中的噪声，然后构建微分方程来描述数据变化趋势。然而，传统的灰色模型可能对非线性关系处理不足，因此通过与【神经网络】结合，可以更好地适应货运量预测中的非线性特征。
【神经网络】是一种模仿人脑神经结构的计算模型，擅长处理复杂的非线性问题。它可以自动学习输入和输出之间的关系，通过训练优化权重和偏置，从而提高预测性能。在本文中，神经网络被用来补充灰色模型的不足，形成一个混合预测框架。
【诱导有序加权几何平均(ＩＯＷＧＡ)算子】用于组合预测模型的权重分配。传统的组合预测模型在权重分配上可能存在主观性和局限性，而ＩＯＷＧＡ算子引入了一种更客观、更具动态性的权重计算方法，根据预测模型的性能动态调整权重，以提升组合预测的整体准确性。
论文结果显示，采用改进灰色神经网络模型的组合预测方法，其【均方误差】和【均方百分比误差】相较于单一模型显著减小，这意味着预测精度得到提高。通过该模型，研究人员对2019年至2022年三峡枢纽的过坝货运量进行了预测，这些预测结果可为相关部门的决策提供科学依据，如航道管理、物流调度和资源分配。
总结来说，这篇论文提出的基于改进灰色模型和神经网络的组合预测方法，不仅解决了传统预测模型的局限性，还通过引入新的权重分配策略提升了预测的可靠性。这种方法对于其他类似复杂系统的预测问题也有一定的借鉴价值。
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