A Markov Chain Grey Forecasting Model: A Case Study of Gasoline Demand of Iran

  • سال انتشار: 1387
  • محل انتشار: ششمین کنفرانس بین المللی مهندسی صنایع
  • کد COI اختصاصی: IIEC06_008
  • زبان مقاله: انگلیسی
  • تعداد مشاهده: 2971
دانلود فایل این مقاله

نویسندگان

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

چکیده

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.

کلیدواژه ها

Markov chain grey model (MCGM), Grey model (GM), Forecasting, Gasoline forecasting

مقالات مرتبط جدید

اطلاعات بیشتر در مورد COI

COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.

کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.