基于灰色—马尔柯夫链模型的棉花产量预测

将GM(1,1)预测和马尔柯夫链预测结合,形成灰色—马尔柯夫链预测模型,并以新疆1995-2008年棉花产量为例进行实证分析,结果表明:灰色—马尔柯夫链预测模型既可以提高预测精度,又可以预测棉花产量的不同状态,具有较大的实用性和科学性。

万元产值工业废水排放量的灰色—马尔柯夫链模型预测

万元产值工业废水排放量是一个宏观的技术特征参数。本文依据四川省万元产值工业废水排放量序列既具有灰色性又具有较强随机性的特点,应用灰色——马尔柯夫链模型进行了数据处理和动态预测,为水资源保护规划提供了依据和信息。

基于无偏灰色-马尔可夫链模型的铁路客运量预测研究

铁路客运量能够反映一个国家的人口流动,是铁路经济效益计算的重要基础。本文将无偏灰色预测模型与马尔可夫链状态转移矩阵相结合,建立无偏灰色-马尔可夫预测模型。实验表明:无偏灰色-马尔可夫模型预测精度比无偏灰色模型的预测精度高,效果好,模型的参考价值得到了很大提升,为全国铁路各线路的制定、掌握铁路客运量发展规律提供理论参考和数据支撑。

基于灰色-马尔科夫模型预测四川省脑血管疾病死亡率趋势研究

目的运用灰色-马尔科夫模型分析四川省脑血管疾病死亡率,并预测2022-2025年死亡率变化趋势。方法运用灰色-马尔科夫模型,对四川省2005-2021年脑血管疾病死亡率进行统计分析,预测2022-2025年脑血管疾病死亡率,并对预测结果进行评价。结果灰色-马尔科夫模型预测精度为99.09%,拟合精准。预测结果表明,2022-2025年四川省脑血管疾病死亡率将呈持续上升趋势。结论灰色-马尔科夫模型可以对四川省脑血管疾病死亡率进行较好的拟合和预测,可以作为未来预测脑血管疾病死亡率发展趋势的一种新方法,为脑血管疾病防治策略制订提供理论依据。

基于灰色马尔科夫模型预测四川省肺癌死亡率趋势研究

目的预测未来5年四川省肺癌死亡率变化趋势,为四川省加强肺癌防治提供理论依据。方法通过《四川统计年鉴》明确该省2005至2021年肺癌死亡率情况,运用灰色马尔科夫模型结合Matlab2017b软件对四川省未来5年的肺癌死亡率进行预测。结果灰色模型的预测精度为95.07%,通过马尔科夫链进行优化后,预测精度上升至98.06%,优化后的模型拟合预测效果更精准。灰色马尔科夫模型预测未来5年四川省肺癌死亡率将呈持续上升趋势。结论灰色马尔科夫模型可以对四川省肺癌死亡率进行较好的预测和拟合,该组合模型可以作为未来预测肺癌死亡率发展趋势的一种新方法,为肺癌防治提供理论依据。

基于灰色-马尔柯夫链预测模型的耕地需求量预测研究

讨论了耕地总量预测的方法 ,在分析现有耕地预测方法的基础上 ,针对灰色GM( 1 ,1 )预测与马尔柯夫链预测的优点和不足 ,提出了基于灰色 马尔柯夫链的耕地需求量预测模型 ,并以湖北省耕地需求量为例 ,对该模型进行了实例验证和应用。

霜冻灰色马尔柯夫链预测模型及其应用

用灰色马尔科夫预测方法，对石河子初霜冻出现时间进行了分析预测，结果表明，１９９５年预测初霜冻出现在１０月１８日，与实况１０月１８日完全一致。

基于灰色马尔柯夫链模型的浙江省名优茶产量预测

将灰色系统理论与马尔柯夫链结合在一起,建立了灰色-马尔科夫模型,并以此模型来对浙江省名优茶年产量进行预测,以达到科学指导生产、规划销售的目的。首先根据2000-2010年浙江省名优茶产量的统计资料,建立灰色系统GM(1,1)预测模型,并在此基础上运用马尔柯夫链理论对预测结果进行修正,得出更精确的预测结果。实例计算后发现,运用灰色马尔柯夫模型得到的预测结果较之单纯的GM(1,1)模型准确性有较大程度的提高。结果表明,灰色马尔柯夫模型更适用于对随机波动性较大的数列进行预测,此方法用于名优茶产量的预测是可行的。

灰色-马尔柯夫链预测优化模型——以江苏省物流需求预测为例

讨论了现有灰色-马尔柯夫链预测方法的基本思路,针对该思路的不足之处提出了合理刻画预测模型精度特征的两个精度指标———均值指标和稳定性指标,并据此建立了灰色-马尔柯夫链预测优化模型,最终以江苏省物流需求为例,对该模型进行了实例验证和应用.

基于灰色-马尔柯夫链模型的建筑物变形分析与预报

变形监测数据的分析和预报一直是建筑物施工及运营管理中的重要内容,其预报的可靠性在很大程度上取决于正确选择科学的预测方法。本文在分析现有建筑变形预测方法的基础上,针对灰色系统理论中的GM(1,1)预测的局限性,通过状态划分及计算马尔柯夫转移概率矩阵的方法,提出了适合于建筑物变形预测的灰色-马尔柯夫链模型,同时对该模型进行了实例验证和分析。研究结果表明,灰色-马尔柯夫链模型综合了灰色预测和马尔柯夫链预测两种模型的优点,大大提高了预测的准确度,为建筑物变形监测的数据处理与预报提供了一种更为科学和有效的方法。

灰色系统理论和马尔柯夫链相结合的网络流量预测方法

网络流量预测是网络测量领域一项重要的内容.通过流量测量与预测,可以了解到网络之间的流量情况及其趋势,从而更好地进行网络改建和负载均衡的设计.针对各时刻网络流量时间序列的非线性和多时间尺度特性,提出了将灰色系统理论和马尔可夫链相结合的流量预测方法———灰色马尔可夫模型.该方法综合了GM预测所需原始数据少、方法简单,而马尔可夫链又具有非线性拟合能力的特点,并应用此模型对实际网络流量进行预测,结果表明了该方法是有效可行的.

城市污水排放的灰色马尔柯夫预测模型

应用数据加载法提出了GM( 1 ,1 )的修正模型 ,通过灰色预测法和马尔柯夫链预测法的耦合 ,建立了城市污水排放量的灰色马尔柯夫预测模型 .灰色马尔柯夫预测模型具有灰色系统应用少量数据即可建模 ,以及马尔柯夫链预测可以预测数据值波动较大的序列的特点 .计算结果表明 。

改进的灰色马尔柯夫模型预测采煤工作面瓦斯涌出量

以预测工作面绝对瓦斯涌出量为研究目的,通过对回采工作面瓦斯涌出量原始数据取自然对数为基础,建立改进的GM(1,1)模型,然后将其与马尔柯夫模型相结合,建立了改进的灰色马尔柯夫模型,并将该模型应用到中岭煤矿首采工作面瓦斯涌出量预测分析中.结果表明,灰色马尔柯夫模型预测工作面瓦斯涌出量拟合精度较好,结果正确可靠,有一定的普遍应用性.

基于灰色马尔柯夫预测模型的径流量预测

针对河川径流成因复杂性的特点和用单一预测法均有一定局限性的现状,提出了灰色与马尔柯夫相耦合的灰色马尔柯夫预测模型。两种预测模型的科学组合,既综合了GM(1,1)灰色预测和马尔柯夫预测的优点,又提高了预测流域径流量的精度。讨论了GM(1,1)模型修正法和相对误差序列的"马氏性"检验法,进一步完善了该预测模型。最后以安康水库年入库径流量预测为例,验证该方法的可行性。结果表明:1995年和1996年入库径流量的预测值分别是以0.41,0.39的最大概率落入区间(99.894,139.592)和(101.088,142.509)内,由此可见,预测结果准确。

基于灰色马尔柯夫模型的严重飞行事故频数预测

根据严重飞行事故的发生频数具有趋势性和随机波动性特点,采用结合GM(1,1)模型与马尔柯夫预测技术的联合预测方法,进行严重飞行事故频数的趋势性分析和状态预测,结果表明:灰色马尔柯夫预测模型对严重飞行事故频数的预测结果更科学、更精确。并用灰色马尔柯预测模型,预测世界定期客运航班严重飞行事故频数,其相对误差小于灰色模型预测结果。

高填石路堤沉降的灰色优化-马尔柯夫预测模型

高填石路堤的沉降变形包括填石体施工期的沉降变形和工后沉降变形。在灰色理论的基础上,建立高填石路堤沉降的等步长灰色微分方程,采用优化理论,建立误差目标函数,利用最小二乘法,求得微分方程的系统参数,并引入Markov原理,利用一步转移矩阵预测高填石路堤的沉降发展规律。某高填石路堤实测结果分析表明,灰色优化-马尔柯夫模型比常规的GM(1,1)预测模型预测精度有较大的提高。

水质预测的灰色马尔柯夫链模型

本文基于水质成份既是灰色量,同时又是随机量的原理,应用灰色理论中GM(1,1)模型与马尔柯夫链模型有机藕合,给出了一个对水质预测的灰色马尔柯夫链数学模型。将其应用于实例检验表明:该模型用于水质预测具有较高的精度和实用价值。

马尔柯夫链模型在区域干旱风险研究中的应用

针对区域干旱现象的风险评估,给出了一个马尔柯夫链风险评价模型.通过对北京地区的实际应用分析,探讨了模型的可信度,预测了区域干旱状态的变化态势.

公路货运量灰色模型—马尔可夫链预测方法研究

将灰色系统理论与马尔可夫链相结合,首次提出了灰色模型—马尔可夫链预测公路货运量的方法;并结合"十五"期间中国公路货运量和公路货运市场的发展趋势的预测分析详细阐述了该方法的具体应用。首先建立GM(1,1)灰色动态拟合模型,并以此作为公路货运量发展变化的动态基准线模型;在此基础上应用马尔可夫链确定系统状态转移概率矩阵,通过系统状态的划分、样本值与模型拟合值之间的残差及其标准化离差等指标的分析计算,最终以概率形式分析和预测公路货运量的发展变化区间。理论分析和实践都表明,该法不但预测结果更可靠,而且能够对公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。