基于灰色-加权马尔科夫模型的微博负面舆情热度预测研究

[目的/意义]结合加权马尔科夫和灰色预测模型,将负面情绪引入舆情热度影响因素中,以构建微博负面舆情热度预测模型,从而达到优化模型并丰富舆情监测体系的目的,研究结果可为相关部门提供事前预警。[方法/过程]以微博社交媒体用户为对象,以“货拉拉事件”“大连522事件”为研究事件,通过对采集到的数据进行处理,构建灰色-加权马尔科夫负面舆情热度预测模型。[结果/结论]结果显示,基于灰色-加权马尔科夫的预测模型精度优于单一的灰色预测与残差修正灰色预测模型,能有效推测出突发事件中舆情热度的发展。

基于加权马尔科夫-ARIMA修正模型的区域物流需求预测

为准确预测区域物流需求,采用自回归移动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型建立具有线性关系的时间序列,考虑时间外的非线性影响因素,基于加权马尔科夫模型修正残差状态,构建加权马尔科夫-ARIMA模型,以我国1990—2021年月度货运周转量为物流需求数据来源,验证加权马尔科夫-ARIMA模型的预测精度。结果表明:单一ARIMA模型和加权马尔科夫-ARIMA模型对12期货运周转量预测结果的平均绝对百分误差分别为3.15%、2.22%,后者的预测精度优于前者。

加权马尔科夫链在福建省森林火灾预测中的应用研究

以福建省1987—2008年森林火灾发生次数的数据资料为基础,运用加权马尔科夫链预测方法建立预测模型,对2009年福建省森林火灾发生次数进行预测,并利用该方法对2007—2008年森林火灾发生次数进行检验。结果表明,预测结果与实际结果高度吻合,而且预测精度较高,都大于85%,效果较好,说明加权马尔科夫链方法可以用于短期森林火灾预测。

基于时变加权马尔科夫链的网络异常检测模型

随着互联网技术的迅猛发展,网络入侵事件日益频发,入侵检测对于保障网络安全具有重要意义。针对网络入侵检测的迫切需求,提出一种基于时变加权马尔科夫链的网络异常检测模型,使用组合状态转移概率矩阵来描述状态转移。利用DARPA 2000数据集在NT系统上重放时产生的事件log作为实验数据以验证该模型的效果,并与普通时变加权马尔科夫链模型进行比较,仿真实验结果表明该模型能够对网络进行实时入侵检测,具有较高的准确性和较强的鲁棒性,并且能够有效降低误测率和漏测率。

加权马尔科夫链在榆林市降水量预测中的应用

利用榆林市1951~2013年的年降水量为资料,结合均值-标准差分级方法,运用加权马尔科夫链模型预测榆林地区年降水量范围,并根据模糊集理论预测年降水量。结果表明:(1)榆林市1951~2013年的年降水量序列在α=0.05水平上满足马氏性;(2)预测榆林市2014,2015年年降水量范围分别为457.52~521.32,351.19~457.52 mm;(3)结合模糊集理论预测榆林市2014,2015年降水量与实际观测值的相对误差分别为11.3%,3.4%,预测精度在20%以内。由此可得,加权马尔科夫链模型可用于榆林市年降水量的预测。

中国区域经济增长俱乐部趋同及其演变分析——基于时空加权马尔科夫链的预测

利用马尔科夫链、空间马尔科夫链及时空加权马尔科夫链等方法,分析了中国所有地级市经济增长的趋同俱乐部空间分布及其演变趋势,认为：（1）中国地级市经济增长存在低水平、中低水平、中高水平及高水平等四个趋同俱乐部。（2）低水平趋同俱乐部主要集中在我国中部的落后地区及西部边远地区,且多为少数民族聚集地。高水平趋同俱乐部主要集中在我国中西部资源型城市及沿海城市。（3）邻居越发达,越有利于趋同俱乐部的演变。（4）从极限分布来看,与低收入邻居相邻未来67.5%的可能仍然属于低收入类型,与高收入邻居相邻未来65.2%的可能属于高收入类型。最后,提出制定有梯度的区域适配型政策、提高基本公共服务水平、以企业间的合作为纽带及以新型中小城镇及城市群为增长极等政策建议。

基于滑动平均-加权马尔科夫链的宁夏石嘴山市年降雨量预测

为了给农业发展与决策提供理论支持,根据石嘴山市5个气象站(大武口站、平罗站、石炭井站、陶乐站、惠农站)1960—2008年的降雨资料,进行3 a滑动平均计算.采用均值-标准差分级法计算降雨量分级,将降雨序列分为枯水年、偏枯年、平水年、偏丰年和丰水年5个状态.利用精度检验后的加权马尔科夫预测模型对石嘴山市2007年和2008年滑动平均降雨量进行区间估计,并根据状态特征值结合线性插值的方法计算了滑动平均降雨量的预测值,由此得出2009年和2010年的年降雨量预测值.最后讨论了各状态重现期.计算结果表明:石嘴山市2007年和2008年的3 a滑动平均降雨量分别是185.42,168.28 mm;2009年和2010年的年降雨量分别为135.11,146.88 mm,均处于偏枯年状态;平水年和偏丰年重现期最小,枯水年重现期最大.

一种基于加权马尔科夫链修正的SVM光伏出力预测模型

构建高效的光伏出力预测模型,能减少光伏出力随机性对电力系统的冲击。考虑光伏发电的随机性和不稳定性,提出用加权的马尔科夫链修正SVM预测模型,以提高预测精度。首先建立SVM光伏出力预测模型,预测未来1天的出力曲线。然后基于均值-均方差方法对预测残差进行分级,以残差序列标准化的各阶自相关系数为权重,运用加权马尔科夫链模型,预测残差的未来状态。最后根据未来状态空间的阈值对SVM预测结果进行修正。将此模型应用到某光伏发电系统的出力预测实例中,仿真结果表明,修正后的模型预测精度更高,模型具备可行性和有效性。

基于BP神经网络-加权马尔科夫模型的泄水闸水平位移预测

针对传统变形统计模型和BP神经网络模型对水工建筑物变形预测精度欠佳的问题,建立了BP神经网络-加权马尔科夫模型。首先,采用均值-均方差法对BP神经网络模型拟合的相对误差序列进行状态分类,并检验状态序列的马氏性。然后计算各阶自相关系数和转移权重,利用加权和最大概率值预测未来的随机状态。最后以王甫洲水利枢纽泄水闸11#闸墩测点水平位移实测数据为例,分析比较逐步回归统计模型、BP神经网络模型和BP神经网络-加权马尔科夫模型的预测效果。结果表明:相比于逐步回归统计模型和BP神经网络模型,BP神经网络-加权马尔科夫模型的预测精度更高,说明BP神经网络-加权马尔科夫模型较为可靠。

基于灰色-加权马尔科夫链的蓄电池容量预测

蓄电池的容量将直接影响变电站失电后直流系统的安全稳定运行。在灰色系统预测理论的基础上,将加权马尔科夫链引入灰色GM(1,1)模型中,对该模型进行误差修正,建立了一种新的基于灰色-加权马尔科夫链的蓄电池容量预测模型。将此模型运用于某电网变电站蓄电池的容量预测,预测实例结果证明,相较于灰色GM(1,1)模型,基于灰色-加权马尔科夫链的蓄电池容量预测模型有更高的预测精度。该方法能够在实际工作中对蓄电池容量进行早期评估,为蓄电池的管理提供有效参考依据。

张家口市年降水量的加权马尔科夫链预测

根据张家口市1970～2010年的年降水量系列对2011年、2012年的年降水量状态进行加权马尔科夫链预测,再结合模糊集理论中的级别特征值对2011年、2012年的年降水量数值进行预测,与实际年降水量相比,相对误差仅为5％和-3.5％,预测成果合理可靠,结果较为令人满意.

基于模糊加权马尔科夫模型的晋祠泉域降水预测

由于降水的不确定性和随机性,其预测精度往往难以提高。鉴于此对常用的降水量预测模型马尔科夫链进行了加权和模糊等数学方法的改进,并以晋祠泉域1956—2013年的降水资料为基础,进行了模型的计算、检验和预测。其中1956—2011年的降水资料用于模型计算,2012和2013年的资料用于模型检验,对2014—2020年的降水量进行了预测。结果显示:2012年的降水量预测的相对误差为8.38%,2013年的相对误差为0.65%,远小于水文预报中误差要求的20%。2014—2020年的预测降水量在451.66~480.81 mm之间,降水量变化趋势较平稳,降水年份属于平水年。

加权马尔科夫链模型在农业灌溉用水预测中的应用研究

应用加权马尔科夫链数学模型对农业灌溉用水进行年和月尺度预测,并对比分析未加权马尔科夫链的预测精度,研究结果表明:相比于传统未加权马尔科夫链,加权马尔科夫链的农业灌溉用水预测精度明显有所改善,其与调查的农业灌溉用水的年和月尺度相关系数分别达到0.712 1和0.866 6,高于未加权的马尔科夫链的预测精度;对于不同时间尺度而言,加权马尔科夫链模型预测的灌溉用水和调查灌溉用水量虽在月尺度相关系数大于年尺度相关系数,但年尺度预测相对误差明显小于月尺度预测相对误差。

加权马尔科夫链模型在水库含沙量预测中的应用研究

本文用加权马尔科夫链模型预测水库含沙量,结合水库实测入库含沙量数据,分析加权马尔科夫链模型在水库含沙量预测精度。研究结果表明：加权马尔科夫链模型适用于水库含沙量的预测,在年尺度上预测值和实测值之间的相对误差在14.47%~19.25%,过程拟合系数0.7以上;在小时尺度上预测值和实测值之间的相对误差低于15%,过程拟合系数可达到0.65以上,预测精度符合入库含沙量预测规范的要求。研究成果对于水库含沙量预测方法提高参考价值。

基于加权马尔科夫链疟疾发病趋势的预测

目的：探讨加权马尔科夫链模型在疟疾发病趋势预测中的应用效果,为疟疾防治工作提供科学依据。方法：以襄阳市襄州区1980∽2013年不同时段的疟疾疫情资料为样本,采用加权马尔科夫链分别对来年的发病情况进行预测。结果：利用襄阳市襄州区1980∽2011年和1980∽2012年的疟疾发病率资料分别预测2012年和2013年疟疾发病情况,预测结果与实际发病情况均一致;以1980∽2013年疟疾发病资料预测2014年发病趋势,结果与前2年疟疾发病实际情况相同;经检验疟疾发病序列符合马尔科夫性（χ2=23.6274〉χ20.05（9）=16.919）,但序列的长期趋势具有不平稳性。结论：襄州区目前已消除疟疾在当地的传播和流行,在未来几年将继续保持无本地病例感染状态。今后,加强输入性疟疾防控及做好消除疟疾的考核验收工作是该区疟防工作的主要任务。

基于改进加权马尔科夫链的兰州市空气质量预测

近年来城市空气污染问题逐渐成为社会关注的焦点,科学合理地预报城市空气质量不仅能为政府的环境管控措施提供依据,对预防大气污染灾害也具有重要的意义。以空气质量等级预测为切入点,针对单一AQI指标序列波动性大、预测信息不完善的缺陷,引入模糊级别特征值算法和空气质量指数评价方法,对兰州市8月份的小时、日空气质量等级和首要污染物进行预测分析。结果表明:改进加权马尔科夫链对兰州市AQI的预测结果与实际变化趋势较为一致,其预测时间越短,预测效果相对越好,且日预报较小时预报的效果好。该模型预测AQI等级和首要污染物的平均准确率为85.96%、79.07%。其中,PM_(2.5)、PM_(10)、NO_2、CO、O_3和SO_2的空气质量等级的平均预测准确率为84.75%、86.56%、88.71%、100%、94.56%和100%。该方法较适合预测城市的短期空气质量状况,在空气质量预报服务和预报产品中有一定的应用价值。

基于最小二乘法-加权马尔科夫链模型的母线负荷预测

母线负荷预测精准结果可为电网安全运行提供预警策略、为电网运行方式的变更计划编排、为无功优化提供调度方案等。论文针对现有技术预测精度低、模型训练复杂等问题提出了一种基于最小二乘法及加权马尔科夫链模型的母线负荷预测,该模型基于最小二乘法实现对负荷曲线的基础拟合,然后采用加权马尔科夫链模型对其预测精度提升并防止最小二乘法的过拟合,同时采用部分指数加权法在减少转移概率矩阵生成频次的基础上提升中长期母线负荷的预测准确率,最终实现对预测结果的优化提升。利用所述方法对新疆电网某母线的负荷数据进行预测,结果表明该方法建模速度快且具有较高的准确率。

加权马尔科夫链对汛期降水量的预测

根据碧流河水库坝址以上1958至2002年汛期的流域平均降水量,利用加权马尔科夫链法对2003—2005年汛期降水量进行预测,与实测结果相比,3年汛期降水量均在预测允许范围之内,计算方法简便,预测结果较准确,对水库调度有着重要意义。

基于加权马尔科夫链的新疆近十年年降水量预测效果分析

采用加权马尔可夫链模型原理,以乌鲁木齐市为例,依据1961~2008年年降水量资料建立加权马尔可夫链模型,计算了2009~2018年的降水量状态和年降水量,对预测降水量和实况降水量进行了对比分析;在此基础上,计算了新疆88个气象站2009~2018年年降水量,通过对预测降水量距平百分率的分析,可知:各站预测效果差异很大,但整体上北疆和天山山区预测偏差小的年份明显多于南疆大部;各站实际降水量的多少明显影响偏差在1成以内的预测效果,常年降水量在300毫米以上的站点最为适用;6个代表站的预测结果也验证了加权马尔科夫链模型在降水量相对偏多的北疆和天山山区站点预测效果好于南疆站点且效果更加稳定。

基于改进加权马尔科夫链模型的承压含水层参数动态识别研究

文章采用改进的加权马尔科夫链模型对辽宁西部某区域承压含水层参数进行动态识别,并结合抽水试验观测数据对比分析改进前后的加权马尔科夫链模型在承压含水层动态识别的精度和收敛速度。研究成果对于提高地下水资源评价水平具有重要意义。