Due to the continuous improvement of productivity, the transportation demand of freight volume is also increasing. It is difficult to organize freight transportation efficiently when the freight volume is quite large. Therefore, predicting the total amount of goods transported is essential in order to ensure efficient and orderly transportation. Aiming at optimizing the forecast of freight volume, this paper predicts the freight volume in Xi’an based on the Gray GM (1, 1) model and Markov forecasting model. Firstly, the Gray GM (1, 1) model is established based on related freight volume data of Xi’an from 2000 to 2008. Then, the corresponding time sequence and expression of restore value of Xi’an freight volume can be attained by determining parameters, so as to obtain the gray forecast values of Xi’an’s freight volume from 2009 to 2013. In combination with the Markov chain process, the random sequence state is divided into three categories. By determining the state transition probability matrix, the probability value of the sequence in each state and the predicted median value corresponding to each state can be obtained. Finally, the revised predicted values of the freight volume based on the Gray–Markov forecasting model in Xi’an from 2009 to 2013 are calculated. It is proved in theory and practice that the Gray–Markov forecasting model has high accuracy and can provide relevant policy bases for the traffic management department of Xi’an.

中文翻译：

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基于灰色GM（1，1）模型和马尔可夫预测模型的西安货运量预测。

由于生产力的不断提高，货运量的运输需求也在增加。当货运量很大时，很难有效地组织货运。因此，预测运输的总数量对于确保高效有序的运输至关重要。为了优化货运量的预测，本文基于灰色GM（1，1）模型和马尔可夫预测模型对西安的货运量进行了预测。首先根据西安市2000年至2008年的相关货运量数据建立灰色GM（1，1）模型，然后通过确定以下公式，得出西安货运量的相应时间序列和恢复值的表示：以获得2009年至2013年西安货运量的灰色预测值。结合马尔可夫链过程，随机序列状态分为三类。通过确定状态转移概率矩阵，可以获得每个状态中的序列的概率值和与每个状态相对应的预测中值。最后，基于2009年至2013年西安市的灰色马尔可夫预测模型，计算了修正后的货运量预测值。理论和实践证明，灰色－马尔可夫预测模型具有较高的准确性，可以为西安市交通管理部门提供相关的政策依据。可以得到每个状态下序列的概率值和与每个状态相对应的预测中值。最后，基于2009年至2013年西安市的灰色马尔可夫预测模型，计算了修正后的货运量预测值。理论和实践证明，灰色－马尔可夫预测模型具有较高的准确性，可以为西安市交通管理部门提供相关的政策依据。可以得到每个状态下序列的概率值和与每个状态相对应的预测中值。最后，基于2009年至2013年西安市的灰色马尔可夫预测模型，计算了修正后的货运量预测值。理论和实践证明，灰色－马尔可夫预测模型具有较高的准确性，可以为西安市交通管理部门提供相关的政策依据。