基于改进灰色-马尔可夫模型的LTE-R越区切换算法

高速列车在越区切换过程中,由于路径损耗和地形等因素的影响,参考信号接收功率(reference signal receiving power,RSRP)会发生上下波动,采用基于A3事件的传统越区切换判决方法,会导致发生乒乓切换和切换成功率下降。文中提出基于改进灰色-马尔可夫模型的切换算法,改进灰色-马尔可夫模型对参考信号接收功率进行处理和预测,结合预承载方法,利用处理结果作为切换判决依据执行切换过程。仿真结果表明,采用改进切换算法,使列车接收到的源小区和目标小区RSRP值的波动情况得到明显改善,乒乓切换概率更低,切换成功率得以有效提高。

基于灰色-马尔可夫链改进方法的铁路货运量预测研究

科学的预测对于经济现象的研究和经济决策的制定都具有十分重要的意义,因此,关于经济预测理论和方法的研究一直是一个热点。本文将灰色模型预测方法GM(1,1)和马尔可夫链预测相结合,提出灰色马尔可夫链改进预测方法,并且针对我国铁路货运量的发展趋势进行了预测,得出比灰色预测更加准确的结论。从而证明,灰色马尔可夫链改进方法的预测结果更加准确可靠,更有利于决策者的经济决策行为。

基于灰色-马尔可夫模型的刀具磨损预测

为了准确判断和预测激光超声复合超精密车削过程中刀具的磨损状况及磨损趋势,基于激光超声复合超精密车削刀具后刀面磨损试验数据,应用灰色-马尔可夫理论建立了激光超声复合超精密车削刀具磨损量灰色预测模型及灰色-马尔可夫预测模型,并对特定切削条件下的刀具磨损量进行了预报。结果表明,两种模型预测值与实测值误差较小,尤其是灰色-马尔可夫模型拟合精度更高,结果更可靠,能更好地满足工程需要。

基于灰色-马尔可夫链改进方法的预测方法

集装箱中心站运量预测工作是项目建设规模和运营经济评价的基础,在中心站建设的工作中处于十分重要的地位。文章将灰色模型预测方法GM(1,1)和马尔可夫链预测相结合,应用灰色-马尔可夫链改进预测方法,针对铁路集装箱中心站货运量的发展趋势进行了预测,分析表明通过马尔可夫链的修正,灰色模型预测结果精确度得到较大改善,可得出比灰色预测更加准确的结论,更有利于决策者的经济决策行为。

基于灰色GM(1,1)和灰色-马尔可夫模型的轨道几何不平顺预测及应用研究

国外轨道不平顺的研究思路和方法大多是建立在对轨道动态检测数据的不同分析手段和方法上,然而由于各国检查数据的不同使得国外模型无法直接应用于国内轨道状态预测。基于昆明铁路局的实际数据,提出了灰色预测模型和灰色-马尔可夫预测模型。通过将2种模型的预测结果与一元线性回归预测结果对比分析,证明灰色预测模型不仅适用于较长区段的TQI(轨道质量指数)预测,对于更长区段的TQI预测也有比较好的效果,同时证明灰色-马尔可夫预测模型不仅能够预测随机性较强的TQI数据,也能应用于较长时间范围内的预测。

基于改进灰色-马尔可夫链方法的铁路货运量预测

科学的货运量预测对铁路发展战略的制定具有十分重要的意义.针对灰色模型的预测结果精确度受原始数据变化幅度的影响较大,且要求累加生成的数据列具有指数性质的缺点,采用带波动的多项式来替代GM(1,1)模型中的指数形曲线,并通过马尔可夫链对其预测结果进行修正,从而建立改进的灰色-马尔可夫链预测模型,同时利用该改进模型对我国铁路货运量进行预测,并与传统的GM(1,1)模型、改进的GM(1,1)模型和灰色-马尔可夫模型3种预测方法进行了比较,结果表明:提出的预测方法具有较高的精度,具有一定的可行性和有效性,预测结果可指导铁路建设与管理.

基于改进灰色-马尔可夫链方法的公路货运量预测

科学的货运量预测对公路发展战略的制定具有十分重要的意义.针对灰色模型的预测结果精确度受原始数据变化幅度的影响较大,且要求累加生成的数据列具有指数性质的缺点,采用带波动的多项式来替代GM(1,1)模型中的指数形曲线,并通过马尔可夫链对其预测结果进行修正,从而建立改进的灰色-马尔可夫链预测模型,同时利用该改进模型对我国公路货运量进行预测,经分析表明预测结果具有较高的精度,预测方法具有一定的可行性和有效性,预测结果可指导公路建设与管理.

基于灰色-马尔可夫链的区域物流需求预测

文章将灰色系统理论与马尔可夫链相结合,首先建立GM(1,1)灰色模型,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,最终预测值以概率和区间形式表现。将该方法应用于区域物流需求的预测中,得出的预测结果更可靠,而且能够对区域物流需求的发展趋势进行宏观把握,有利于决策者的决策行为。

灰色-马尔可夫的改进模型及在陶瓷工业产值预测

灰色模型是经济预测方法中最有效的方法之一,但灰色模型对波动性大的序列预测时精度较差。针对这一不足,提出灰色-马尔可夫的改进模型。新模型将原始序列进行对数运算提高数据光滑度,采用距离法降低灰色模型的相对误差,马尔可夫链对预测值进一步修正。将改进模型运用到景德镇陶瓷工业产值预测中,并与传统灰色模型、灰色-马尔可夫模型预测结果进行对比。结果表明改进模型的相对误差远小于灰色模型,预测精度优于灰色-马尔可夫模型,更能反应经济发展趋势。

基于灰色-马尔可夫链的城乡建设用地需求量预测研究

本文以安义县近十年的土地利用变更调查数据,采用灰色-马尔可夫链方法对其城乡建设用地需求量进行了预测,并将2005年和2006年的预测值与实际的城乡建设用地规模进行比较;在此基础上,对预测期内城乡建设用地内部结构利用信息熵进行研究。结果表明,利用灰色-马尔可夫链预测城乡建设用地需求量是一种可行的方法。

基于改进的灰色-马尔可夫链模型的广西物流需求预测研究

科学的经济预测有助于经济现象的研究和经济决策的制定,是区域物流规划和决策的前提,因而科学合理的物流需求预测方法就显得尤为重要。文章将传统的灰色模型和马尔可夫链相结合,建立改进的预测模型,并将该改进模型应用于广西物流需求的预测,显示出更加准确可靠的预测结果,有助于相关部门制定经济决策。

基于灰色-马尔可夫模型的粮食产量预测

文中首先用1976年到1995年的桐城县冬小麦单产,建立灰色GM(1,1)模型,再用随机过程理论的马尔可夫模型获得GM(1,1)模型在已知年份里的偏差规律(即偏差的转移概率矩阵),并且依照此规律对GM(1,1)模型结果进行修正,将由GM(1,1)模型预测的一个具体数值,修正成为区间和概率组成的预测范围,增加预测的可靠性。最后用灰色-马尔可夫模型外推预测1996年到2000年共5年的小麦单产。实验说明灰色-马尔可夫模型大大提高了预测精度,将预测结果表示为预测范围,更为准确地反映出粮食产量的走势。

基于灰色-马尔可夫模型的上海房价走势实证研究

针对房地产营销过程中,价格变化随机性的特点,将灰色GM(1,1)预测与马尔可夫预测有机结合,构成灰色—马尔可夫预测模型,对未来某一时段的房价的灰色预测结果做马尔可夫评价。结果表明,该模型是切实有效的。因此,此模型可用于指导房地产政策的制定。

基于优化灰色-马尔可夫链的销量预测

销售预测是企业决策的基础,管理者根据预测结果能够更合理地制定生产计划、分配生产资源。使用传统灰色-马尔可夫链预测算法对企业的产品销量进行预测,结果精度尚未达到1级标准,需要对该传统算法进行改进。引入模糊分类和粒子群算法,从残差区间划分、残差区间取值以及状态转移矩阵计算3个方面对该算法进行优化。通过对优化前、后预测算法的结果进行比较,表明优化后的灰色-马尔可夫链预测算法预测效果更好、精度更高。

高速公路改扩建成本预测的灰色-马尔可夫链模型

高速公路改扩建过程中会受到众多因素的影响。文中结合其特点,在统计高速公路改扩建成本历史数据的基础上,建立灰色GM(1,1)预测模型,对高速公路改扩建成本进行预测,同时根据马尔可夫链模型对预测值与实际值之间的残差幅度进行状态分类,得出状态转移矩阵和预测区间值,最终求得各个序列的修正值,并通过实例说明了灰色-马尔可夫链预测模型的精度。

基于灰色-马尔可夫模型的厦门市房价预测

针对房地产营销过程中,价格变化随机性的特点,将灰色GM(1,1)预测与马尔可夫预测有机结合,用马尔可夫模型修正灰色预测的结果,构成灰色-马尔可夫预测模型,并运用该模型预测2011年厦门市商品住宅均价。结果表明,运用灰色-马尔可夫链模型对房价进行预测是可行的。

基于灰色-马尔可夫改进的预测模型——以沪深300指数为例

建立灰色GM(1,1)与马尔可夫链的组合预测模型,用灰色预测模型预测随机时间序列数据的总体发展趋势,而用马尔可夫链模型修正数据随机波动所带来的预测误差。以沪深300指数的真实数据进行验证,结果表明:灰色马尔可夫预测模型既能预测随机数据序列的总体趋势,又适应股票价格随机波动性较大的特点,灰色马尔可夫预测模型预测精度高于GM(1,1)模型的预测精度。

基于改进型灰色-马尔可夫预测模型的装备损耗研究

随着高新技术的发展,影响战场态势的因素错综复杂,针对战时装备损耗的特点,提出改进型灰色-马尔可夫预测模型,成功将其应用于某型航空弹药维修器材的消耗预测。该模型运用加速指数变换和几何平均变换方法处理原始数据,以提升灰色GM(1,1)模型的初步预测值的准确度。根据原始数据与初步预测值之差,运用模糊C均值聚类(FCM)法对状态空间进行合理划分,确定状态个数和聚类中心。为挖掘数据之间的相依关系,引入马尔可夫状态权重,以更合理地确定预测时间点的马尔可夫状态,获得最终预测值。实例分析表明该算法具有较高的精确度和可靠性,应用前景广阔。

四川省十三五农产品冷链物流需求预测——基于灰色-马尔可夫链模型

文中根据四川省农产品冷链物流的发展现状确定预测指标后,先用灰色GM(1,1)预测模型对2005年以来主要农产品的冷链物流需求量进行趋势预测和精度检验,再用马尔科夫链模型进一步优化,有效地预测了四川省"十三五"期间农产品冷链物流的需求量。通过预测,以期能为四川省在"十三五"期间对冷链物流设施的建设投入及发展提供依据。

灰色-马尔可夫链模型在电信业务预测中的应用

大数据时代的到来,数据挖掘与分析已经变得越来越重要。如何高效准确的分析和利用电信业务量中的各种参数,通过数据的准确分析与预测调整公司战略目标与指导生产,已经成为每一位通信人迫切需要解决的问题。本文通过对灰色-马尔可夫链模型的分析,提出了在电信业务数据分析预测中使用灰色-马尔可夫链模型对数据进行建模处理的方法。