基于两次改进灰色加权马尔可夫模型的CPI预测

利用灰色加权马尔可夫预测模型对居民消费价格指数（CPI）进行研究，并在此基础上进行两次改进.首先利用无偏灰色加权马尔可夫模型进行改进，消除了原有模型固有的偏差；又利用递进转移概率矩阵进行二次改进，在预测时增加最新的预测数据，去掉距离最远的数据，最后结合2013.06~2014.03的 CPI数据对2014年4月及5月份的数据进行预测.结果表明：两次改进的灰色加权马尔可夫模型与一般灰色加权马尔可夫模型相比，平均相对误差约减少30%，效果较好.

熵权法并联组合模型在大坝变形监测中的应用

针对大坝沉降变形观测存在的相关问题,结合灰色理论适用于"小样本、贫信息"的特点,马尔可夫链能够准确拟合波动性较大数据的特点,ARIMA模型能够挖掘非平稳时间序列的内部信息、建模简单的特点,基于最大熵的原理对模型进行了合理组合,建立了基于最大熵原理的混合预测模型。将此组合模型应用于大坝的实际水平径向位移预测中,分别进行单一模型预测和定权后的组合模型预测,并进行对比,结果显示:熵权法定权后的组合预测模型精度优于ARIMA模型和灰色—加权马尔可夫链模型,且适用性更高,稳定性更强。