基于无偏灰色模糊马尔可夫链法的铁路货运量预测研究

针对传统灰色马尔可夫预测模型存在灰色偏差与抗干扰能力弱的局限性,将无偏灰色理论与模糊集合理论引入预测模型,从趋势曲线灰色拟合与状态分类方式上对传统灰色马尔可夫模型进行改进,提出无偏灰色模糊马尔可夫链预测铁路货运量的方法,并结合"十一五"期间中国铁路货运量和货运市场发展趋势的预测分析,详细阐述了该方法的具体应用,最后使用定性分析对该方法的预测结果进行检验与讨论。理论分析和算例表明,该方法有更可靠的预测结果,并且能够对铁路货运市场的发展趋势进行宏观的把握,有利于决策者的决策行为。

基于模糊马尔可夫链状原理的灾害预测──以新亚欧大陆桥新疆段为例

根据新亚欧大陆桥新疆段近４０年灾害统计资料，基于模糊马尔可夫链状预测的方法与原理，通过模糊状态的划分和模糊运算，根据隶属度最大原则，确定所属的状态，对新疆段受损区段数进行了预测，预测准确率为７５％，取得了预期的效果．

基于傅立叶级数和模糊马尔可夫链的小样本时间序列建模方法

为克服传统时间序列预测方法在处理小样本数据方面的不足,文章引入傅立叶级数和模糊马尔可夫链方法,并结合灰色GM(1,1)模型对小样本时间序列数据进行动态建模。实例结果表明,预测方法与传统的时间序列预测方法相比,具有较高的预测精度,说明该方法对于小样本时间序列的预测是有效的。

新亚欧大陆桥新疆段环境灾害的模糊马尔可夫链状预测

本文根据新亚欧大陆桥新疆段近 40年环境灾害统计资料 ,基于模糊马尔可夫链状预测的方法及原理 ,通过对陆桥新疆段受损状况的模糊状态划分和模糊运算 ,确立受损等级 ,根据隶属度最大原则 ,确定所属状态 ,进行灾害预测 ,预测准确率接近 80 %。

模糊马尔可夫链状模型在矿区降水灾害预测中的应用

基于模糊马尔可夫链状预测的方法和原理 ,以铜绿山矿区北露天旱涝等级的预测作为实例 ,介绍了使用这种模型的方法与步骤 ,提出了具有模糊状态的马尔可夫链的概率计算公式。通过实例预测结果表明 。

基于模糊马尔可夫链预测的CR频谱接入算法

基于认知无线电(CR)的动态频谱接入技术,近年成为研究热点,但大部分算法都是根据当前授权用户的频谱活动情况来指导认知用户的频谱接入。本文研究了一种基于模糊马尔可夫链预测模型的动态频谱接入算法,该算法结合授权频段空闲时长的统计规律和模糊理论对信道状态进行预测,认知用户结合自身要求和信道状态的预测结果选择接入。仿真结果验证了该算法能有效提高认知系统的吞吐量和频谱利用率,改善通信质量。

无偏灰色模糊马尔可夫链预测方法研究及其应用

针对传统灰色马尔可夫预测模型存在灰色偏差与抗干扰能力弱的局限性,将无偏灰色理论与模糊集合理论引入预测模型,提出无偏灰色模糊马尔可夫链预测模型.同时利用该模型对甘肃省人均GDP进行预测,经分析表明,其结果的准确性和合理性明显优于传统的灰色马尔可夫模型.

判断股市走势的马尔可夫链模糊预测模型

用马尔可夫链来预测股市走势虽具有较好的精确性,但初始条件的微小改变可能导致完全不同的预测结果,因此也存在局限性。通过引入马尔可夫链预测法模糊模型来克服马尔可夫链预测法的局限性。在此基础上,对上证综合指数进行预测,并进行了实证分析,得出了较马尔可夫链预测法更为准确之结论。

模糊权马尔可夫链在原州区降雨量预测中的应用

依据1971—1997年宁夏固原市原州区的降雨量资料,采用均值-标准差分级法,对其进行状态分级,分为丰水年、偏丰年、平水年、偏枯年和枯水年5个状态,根据马尔可夫链预测方法,验证该降雨序列满足马氏性,并以规范化的各阶自相关系数为权,结合模糊集理论,建立适用于原州区降雨量的模糊权马尔可夫链预测模型.利用灰色系统理论进行降雨量极值年份预测,弥补了模糊权马尔可夫链预测模型对极值预测不准的缺点.结果表明,采用这种方法预测的结果与实际情况相互吻合.

邮轮建造物资仓储风险预警研究

仓储是邮轮物资物流集配的关键环节,为保证邮轮建造物资物流集配高效运行,应将仓储风险管理模式从事后应对转变为事前预防。基于邮轮物资仓储风险,构建了包含4个一级指标及12个二级指标的风险预警指标体系;采用多目标线性加权函数计算综合风险指数,在GM(1,1)幂理论基础上引入傅立叶级数和模糊马尔可夫链建立预警模型;确定预警阈值,明确预警级别,并输出相应的预警信号。以邮轮建造的舾装物资仓储为例,将该预警模型与GM(1,1)、GM(1,1)幂模型进行对比。结果表明,文中模型误差最小,在-0.0136~0.0161之间,且预测的稳定性最佳,与实际风险状况基本吻合。可见该风险预警模型适用性较好。

基于社会网络整体模糊化度量的时序预测方法（英文）

目的:面向真实世界的时序社会网络,实现基于其复杂关系不确定性的模糊化模型的建立,同时实现网络整体模糊化度量的时序预测。创新点:提出一种基于节点相似度的社会网络模糊化方法,并对网络模糊密度与模糊中心势进行预测,实现模糊网络的度量预测。方法:首先,考虑真实社会网络普遍存在的不确定性因素,提出一种基于网络节点相似度的模糊化方法,通过用模糊关系代替传统关系,可以将传统的社会网络转化为模糊的社会网络(图2)。然后,针对需要观测的网络密度及中心势两个整体度量(图1),同样根据网络的模糊化方法的定义可以得到网络模糊密度及模糊中心势。最后,结合模糊马尔可夫链模型,通过调整模糊度量的隶属函数以及模糊状态划分,来预测模糊度量变化并分析网络演化趋势。结论:针对真实的社会网络,提出一种社会网络的模糊化方法,实验说明了模糊网络可以比传统网络更好地描述网络演化过程。