基于新维无偏灰色Markov模型单位GDP能耗预测研究

能源消耗问题是全球关注的焦点,单位GDP能耗是反映能源消耗水平的重要指标,对其进行科学、准确的预测有着重大意义。由于GM(1,1)模型和Markov模型用于时间序列预测时优势互补,本文首先建立了无偏灰色Markov预测模型,然后进一步利用新信息优先的思想,建立了等维新息无偏灰色Markov预测模型。以1991年至2011年广东省单位GDP能耗实测值作为原始数据,构建预测模型,预测其2012年至2014年单位GDP能耗。结果表明:新维无偏灰色Markov模型的预测误差小,精度高,适合中长期预测。

基于灰色Markov模型动态关联规则的元规则挖掘

介绍了增加了支持度向量和置信度向量两种规则评价指标的动态关联规则,给出了一种基于灰色M arkov模型的预测和分析动态关联规则的元规则的方法。此方法在建立灰色模型的基础上应用M arkov链理论,实验证明利用此方法挖掘的元规则要优于灰色模型等其他方法。

基于灰色Markov模型的移动对象位置预测研究

论文针对移动对象位置预测问题,提出了基于灰色Markov模型的预测方法。首先将问题抽象为单变量的灰色系统构建GM(1,1)模型。接着,以一分钟为间隔,提取GeoLife中的部分GPS轨迹数据代入预测模型,并且针对其结果对模型进行检验。最后将Markov模型引入到GM(1,1)模型中再次进行实验,与传统GM(1,1)模型进行对比。实验结果表明,灰色Markov模型相比于灰色模型在移动对象位置预测上误差更小,预测结果更为精确可靠。

基于改进灰色Markov模型的建筑工程造价预测研究

针对建筑工程造价样本中特征量较多、难以提取导致的数值预测精准度不高的问题,提出基于改进灰色Markov模型的预测研究,以实现有效解决。首先采用线性回归分析法获得建筑造价样本中人工费、机械使用费、材料费以及总造价等子明细特征的先验数据,并建立数据矩阵。然后通过前后相邻数值求得概率均值,并初值化处理均值数据得到对应子明细特征的先验模型。基于灰色Markov模型一阶代表一个变量的特点,建立微分预测模型,计算每次数据更新生成的特征值变化,并与初始值对比,生成特征向量变化序列。最后采用最小二乘积算法求得数据状态转移概率,结合待预测点的向量和转移概率,通过查找对比得出有效工程造价预测。实验数据证明,所提方法针对建筑工程造价的特征量分布情况预测精准度高,造价预测值与真实值间的差距较小,预测性能表现优异。

灰色Markov模型动态关联规则趋势度挖掘方法

针对动态关联规则趋势度随时间变化的特点,在分析原有定义以及对动态关联规则趋势度建立预测模型的基础上,提出一种把灰色-Markov模型应用到动态关联规则趋势度挖掘中的方法。该方法利用动态关联规则趋势度定义得到规则的趋势度;对于不满足趋势度阈值的规则的支持度计数序列运用灰色-Markov模型进行预测;将预测数据添加到原规则支持度序列中,并且得到该规则新的趋势度,进而判定此规则的趋势度是否满足阈值要求。通过一个实例进行分析,结果不仅证明了该方法的有效性并且能在一定程度上提高了挖掘的精度和效率,从而使动态关联规则挖掘能够得到更全面、更精确的结果。

基于梯度下降灰色Markov模型的装备器材需求预测

为改进灰色Markov装备维修器材需求预测模型在小样本条件下的预测效果与合理性,提出了基于梯度下降算法的灰色Markov模型。通过建立关于各时间节点拟合残差的二乘损失函数,运用梯度下降算法迭代得到灰色Markov模型最优转移概率强度和Kolmogorov方程解的最优待定系数并实施预测。数值模拟与实例分析的结果表明,梯度下降灰色Markov模型可快速有效地搜索转移概率强度以及待定系数的相对优化值,进而改善模型的预测效果和稳定性。

基于时间连续灰色Markov模型的维修器材需求预测方法研究

运用时间连续且状态离散的灰色Markov过程模型,对装备维修器材的需求量进行了预测。根据装备维修器材消耗历史数据的变化幅度和数据的分布情况来划分状态区间。由各区间状态的转换情况得到Markov模型状态间的一步转移概率,论证与运用Kolmogorov微分方程求解各状态概率的时间函数并建立状态概率预测式,根据预测状态的概率值确定了灰色预测值的定位系数并求解预测值。算例分析表明,在预测维修器材需求量数据时,灰色Markov改进模型的预测精度较GM(1,1)模型、一般灰色Markov残差修正模型以及时间离散灰色Markov链预测模型有了稳定提高,证明了该模型的有效性和实用性。

基于灰色Markov模型的我国远洋船舶货运总量预测

对我国远洋船舶货运总量的预测关系到我国港口建设和航运发展的一系列科学规划,也关系到远洋运输在综合交通运输中的比重和国际海上运输的资源分配。单纯的灰色模型对明显单调的序列往往预测得较好,而对波动的序列则会出现精度不够理想的问题。在结合改进后的灰色预测模型和Markov模型的理论优势后,先用改进后的灰色模型来预测远洋船舶货运总量的总体走势,再用Markov模型来确定各种状态间的转移方式,以此提高对波动序列的预测精度,具有较高的实用价值。

基于改进灰色Markov模型的建筑物沉降量预测

为了对地铁车站深基坑施工过程引起的周边建筑物沉降进行预警,利用改进的灰色Markov模型,预测地铁车站施工过程中周边建筑物的沉降量。首先,基于实测数据,采用改进的灰色模型对建筑物沉降趋势进行预测;其次,将实测数据与预测数据的相对误差作为Markov误差修正的初始数据序列,进行状态区间划分并结合Markov转移概率矩阵和误差修正公式对预测数据进行修正,确定最终预测值;最后,基于小误差概率、后验差比值和相对误差分析,对改进后的灰色Markov模型与改进的灰色模型的预测精度进行对比分析与评价。研究结果表明:与改进的灰色模型相比,改进的灰色Markov模型预测的相对误差从4.2%降到2.1%。

应用灰色Markov模型预测安徽省城镇居民人均可支配收入

结合灰色预测模型和Markov预测模型相的优点,建立灰色Markov预测模型,对安徽省城镇居民人均可支配收入进行预测。与灰色预测模型相比,灰色Markov预测模型能提高预测精度,平均相对误差从3.159 2%减少到1.436 9%。结合2007年到2018年的数据预测出2019年和2020年的预测值分别为37 875.24元和41 654.8元。

基于粒子群优化-熵权无偏灰色马尔可夫模型的沥青道面性能预测

为提高沥青道面使用性能的预测精度,针对道面性能数据累积年限少、波动大的特点,采用熵值法对多个道面单元进行赋权,并利用粒子群算法(PSO)和马尔可夫模型对传统无偏灰色模型残差序列的状态区间和白化系数进行优化,构建可准确预测沥青道面性能的PSO-熵权无偏灰色马尔可夫模型.结合西北某机场沥青道面6个检测单元前7年的道面状况指数进行模型精度检验,结果表明:与传统无偏灰色模型相比,经马尔可夫模型划分残差序列空间并使用PSO算法寻找最佳白化函数后,优化模型第1年~第5年各单元残差和相对误差均减小,且整体预测精度分别提高0.05%、0.28%、0.05%、0.03%和0.14%,第6、7年的整体预测精度分别提高12.9%和19.2%,说明优化后的模型对实际沥青道面的预测结果更具有效性和针对性.

基于多变量灰色模型的台风强度模拟方法

随着台风全路径模拟技术的不断完善,全海域、大范围的台风危险性分析方法得到发展,然而强度模型的模拟精度不能满足需求。针对台风强度演变受多因素影响、动力关系复杂及强度变化随机性强的特点,基于多变量灰色模型对台风强度模拟方法进行研究,并建立起台风多变量灰色强度模型。利用该模型还原了台风“山竹”的强度演变过程,同时对西北太平洋地区整体台风强度进行模拟及检验分析。结果表明:垂直风切变及垂直速度与台风强度的灰色关联度分别为0.771 8、0.745 1,显著高于其他3个环境因素;台风“山竹”强度模拟的后验差比值及小概率误差分别为0.349 1、0.960 8,达到了最高模拟精度;模型模拟所得西北太平洋地区整体的强度变化趋势及分布特征均与地区实际情况保持一致。

基于灰色GM(1,1)模型的我国医院感染患病率变化趋势及预测

目的了解我国医院感染患病率变化趋势,并采用灰色GM(1,1)模型对我国不同规模医院的医院感染患病率进行预测,为医院感染防控提供数据支持和新思路。方法采用描述性流行病学方法分析我国医院感染患病率变化趋势,2008—2016年我国医院感染患病率数据进行灰色GM(1,1)模型构建,2018—2020年数据进行模型验证。采用构建的灰色GM(1,1)模型对2022—2024年我国医院感染患病率进行预测。结果我国医院感染患病率呈下降趋势,随着医院规模的增加医院感染患病率升高。医院感染患病率灰色GM(1,1)模型的精度良好、拟合效果较高。2024年全国、<300张床位医院、300~599张床位医院、600~899张床位医院和≥900张床位医院的医院感染患病率可降为1.00%、0.49%、0.90%、1.13%和2.05%。结论我国医院感染防控效果明显,灰色GM(1,1)模型对我国医院感染患病率有较好的预测效果。

Markov残差修正的灰色GM(1,N)模型在粮食产量预测中的应用

将灰色理论和Markov预测方法用于中国粮食产量的预测。运用灰色关联分析,从众多影响粮食产量的因素中确定了影响粮食产量的主要因素为:乡村从业人员、农作物有效灌溉面积、粮食作物播种面积、受灾面积。以粮食产量作为特征变量,以影响粮食产量的主要因素作为选定变量构建了粮食产量的灰色GM(1,5)预测模型,并对我国粮食产量进行拟合和预测。为了捕获粮食产量时间序列的随机波动性,使用马尔可夫模型对GM(1,5)模型的残差进行修正,以便改善预测精度。实例结果:事后检验阶段GM(1,5)模型的平均绝对百分比误差为15.45%,灰色Markov模型的平均绝对百分比误差为5.625%。灰色Markov模型能够提高预测的精度,是一种有效的、具有鲁棒性的预测方法。

Markov和灰色模型在土地利用预测中的应用

马尔柯夫和灰色模型都适用于土地利用变化预测,根据同一套土地利用数据分别用两种模型预测,将所得结果相互验证、对比分析,提高预测可信度。以江西省新建县为例,两种预测方法的预测结果都表明,若继续保持1996-2000年的变化速度,耕地和未利用地将持续减少,林地和建设用地呈增长趋势,而草地和水域相对较稳定,草地有下降趋势,水域呈缓慢上升趋向。预测结果可为土地利用规划管理及政策的制定提供科学依据,研究方法为土地利用变化预测研究提供一种思路。

主成分分析和灰色模型组合的身管多点烧蚀磨损量预测

身管是火炮类武器的关键零件,对其烧蚀磨损量进行预测,有助于保持火炮作战效能。针对火炮身管沿轴向各点烧蚀磨损量需分别建立数学模型进行预测问题,提出一种组合烧蚀磨损量预测方法。采用主成分分析(principal component analysis,PCA)方法对身管多点烧蚀磨损量进行数据空间降维,提取反映烧蚀磨损量变化的主成分,利用灰色模型对主成分进行多步预测,通过PCA逆运算获得身管内膛多点烧蚀磨损量预测值。结果表明,在历史数据较少的条件下,通过选择合适的预测步数可获得较为准确的预测值,为身管内膛多点烧蚀磨损量的预测提供了一种新的有效途径。

基于GM(1,1)灰色模型的天津市卫生人力资源预测分析

目的:以天津市近10年相关数据为基础建立灰色模型,对天津市未来5年的卫生人才发展进行预测研究,以期为未来的卫生人力资源配置优化提供科学佐证。方法:汇总2011-2022年卫生人力资源相关数据,描述性分析近10年天津市卫生人力资源的变化趋势。运用Matlab软件对2023-2027年卫生人力资源配置情况进行GM(1,1)模型预测分析。结果:2011-2022年卫生人力资源整体数量呈现上升趋势,其中注册护士和技师的年增长率相对较高,分别为5.85%和6.11%。构建的灰色预测模型拟合结果都较好,预测结果到2027年卫生技术人员、执业(助理)医师、注册护士、药师和技师分别达到161 019人、72324人、63 655人、9116人和10 839人。结论:未来天津市护理人员缺口较大,应加强院校合作以及医疗机构加大重视护理人员的培养与考核。为避免单一模型的局限性应将经济社会等多重因素纳入至预测模型中,还可以考虑多个预测模型构建组合模型。

基于灰色Markov-GMP-Verhulst模型的黄河宁蒙段冰凌灾害风险预测

为了提高冰凌灾害的风险预测的可靠性,针对冰凌灾害风险的动态非线性特征,构建能够识别风险波动变化规律的灰色GMP(1,1,N)-Verhulst组合预测模型,同时引入信息熵理论的知识,提出基于Markov链修正的熵权法灰色组合预测方法。以黄河宁蒙段2005~2014年冰凌灾害风险值作为原始数据序列进行模型拟合,并对2015~2017年的冰凌灾害风险进行预测。计算得出在已知实际冰凌风险值的年份内,灰色Markov-GMP-Verhulst模型的预测精度比单一灰色预测模型更加精确,结合实际情况评估2015~2016、2016~2017年的冰凌灾害风险值,并与Markov链修正的组合模型的预测值进行对比分析,预测结果与实际值的吻合性良好,进一步验证了模型的合理可操作性,以期为黄河宁蒙河段的凌汛灾害防治提供借鉴。

基于MARKOV——灰色模型的土地利用结构变化预测

以漳州市为例,根据同一套土地利用数据分别用马尔柯夫和灰色模型进行土地利用结构变化预测.两种模型各有优点,将所得到的结果互相验证,可提高预测的可信度和精度.两种预测结果一致表明:若继续保持2001—2006年的变化速率,耕地、林地和未利用土地持续减少,建设用地和园地呈增长趋势,而牧草地和水利设施相对比较稳定.预测结果为土地利用规划的制定提供科学的依据.

预测水泥砒砂岩强度的Markov灰色残差模型

为了研究Markov-灰色残差GM(1,1)模型预测水泥固化砒砂岩抗压强度的精准度和适用性,先对抗压强度数据进行了一系列的处理,建立灰色GM(1,1)模型和灰色残差GM(1,1)模型,然后基于马尔克夫过程构建Markov-灰色残差GM(1,1)模型,并以此模型来估算水泥固化砒砂岩的抗压强度.结果表明,灰色残差GM(1,1)模型的检验精度得到了很大的提升且各项检验指标基本上都达到了1级,明显优于灰色GM(1,1)模型.马尔克夫过程便于确定残差修正值的正、负号,采用Markov-灰色残差GM(1,1)模型对不同水泥掺量下90 d龄期的水泥固化砒砂岩的抗压强度进行了预测,相对误差由原来的1.77%~4.01%降低至0.60%~2.36%,平均相对误差由2.63%减小至1.25%,模型的预测精度明显提高.该研究可以为水泥固化砒砂岩以及其他水泥基工程材料抗压强度的预测提供一种简易且可靠的新方法.