基于有序聚类的模糊加权马尔可夫模型在降雨预测中的应用

基于降水过程中存在大量不确定性和不精确性的特点，在传统的马尔可夫链模型预测方法的基础上，利用有序聚类的最优分割算法和模糊理论，采取以规范化的各阶自相关系数为权重，建立了基于有序聚类的模糊加权马尔可夫预测模型，并对宜昌1999-2007年的夏季降雨量进行了预测，结果表明，基于有序聚类的模糊加权马尔可夫预测模型用于降雨量的预测效果较好。

基于有序样品聚类和模糊理论发动机状态监测研究

提出基于有序样品聚类和模糊理论发动机状态监测研究方法。利用有序样品聚类方法,对油液铁谱分析数据进行分类,实现了发动机的状态监测;利用模糊理论方法,结合发射光谱分析数据判断发动机的异常磨损部位。采用该方法对康明斯6BT5.9型柴油发动机状态进行监测,确定发动机可能出现异常磨损的部位,与发动机解体实际检查结果一致,证明上述研究方法对发动机异常磨损部位的确定具有一定的适用性。

一维有序样品的条件系统聚类

目的 介绍并讨论一种适用于一维有序样品的条件系统聚类方法。方法 对有序样品 ,首先构造条件矩阵 ,然后把条件矩阵和距离矩阵相结合 ,构成条件距离矩阵 ,并采用系统聚类的思维方法进行聚类。用该方法对一组数据进行聚类 ,还进行了模拟研究 ,并与最优分割法作了比较。结果 该方法操作简单、计算方便 ,并能够得到较稳定的聚类结果。结论 一维有序样品的条件系统聚类法理论朴素、实践方便 ,是一种较好的可用于有序样品聚类的方法。

用有序样品聚类方法探讨哲盟地区蒙古族儿童血压的年龄分期

本文用有序样品聚类方法对哲盟地区２４８５名４～１４岁蒙古族儿童血压的年龄分期进行了聚类分析，以划分最优年龄段。结果表明本地区４～１４岁蒙古族儿童血压的年龄分布以划分为三个年龄段最优。本文认为此三个年龄段的血压值可作为本地区４～１４岁蒙古族儿童血压的参考值标准。

基于有序样品聚类最优二分割算法的滑坡演化阶段划分

利用有序样品聚类的最优二分割算法,对新滩滑坡检测累计位移数据进行有序聚类划分,再结合加速度变化特征对滑坡演化阶段进行划分.结果显示新滩滑坡初始变形阶段和中等变形阶段划分点为1979年8月,中等变形阶段和加速变形阶段划分点为1982年9月,而加速变形阶段中初等加速与中等加速的分界点为1983年7月,中等加速与临滑阶段的分界点为1984年10月,与实际监测基本吻合.表明根据有序样品聚类最优二分割算法和滑坡变形加速度变化特征可以对滑坡演化阶段进行准确划分,并为滑坡预警预报提供依据.

加权马尔可夫链预测模型在降水量预测中的应用

基于雨季降水过程中存在大量的不确定性、非精确性的特点,阐述了马尔可夫链的理论及性质和加权马尔可夫链预测(WMCP)的思想,并应用有序聚类的方法(最优分割法)建立科学合理的状态分类标准。最后以川中丘陵区简阳市1974-2004年的降水量为例,运用1974年到2003年这30年降雨量所处状态来预测2004年降雨量所处的状态。整个分析、计算过程中的数据结果均是通过MATLAB程序来实现的,加权马尔可夫链预测方法计算方便,结果准确,为降雨量的预测分析提供了一个新的途径。

用有序样品聚类法建立蒙古族7～18岁学生腰围的参考值

目的：建立蒙古族7-18岁学生不同年龄段腰围参考值范围。方法：对通辽校点的6 087蒙古族学生,采用多因素有序样品聚类分析方法对年龄进行最优分割法划分。结果：城男和乡男划分为4个年龄段,7-9岁、10-12岁、13-15岁、16-18岁;城女和乡女划分为4个年龄段,7-8岁、9-10岁、11-12岁、13-18岁;经回代验证,一致率超过85%。结论：本研究建立的蒙古族7-18岁学生不同年龄段超重、肥胖的腰围参考值具有理论与实际意义。

基于加权马尔可夫链的降水量预测模型研究

雨季降水过程的不确定性较强,为了实现对降水量的准确预测,提出基于加权马尔可夫链的降水量预测模型,构建降水量预测的统计时间序列分析模型。通过雨季降水量的演化特征分析降水量的概率密度分布,由此获取雨季降水量预测的有效信息,结合加权马尔可夫链预测思想对有效降雨信息的统计分析进行判决,并计算降水量预测输出,以输出结果作为降水量预测模型的准确预测的标准值,实现基于加权马尔可夫链的降水量预测模型研究。采集云南曲靖市的实际降水情况,利用MATLAB程序进行仿真分析,仿真结果表明,采用该方法进行降水量预测的准确性较高。

平面有序样品的PP聚类

本文给出平面有序样品的ＰＰ聚类方法，并对ＰＰ指标及Ｐ聚类的性质进行了理论讨论。

有序样品聚类的全差异矩阵法

借助于任意两个样品之间的差异度和有序样品的全差异矩阵的概念,提出有序样品聚类的全差异矩阵法.聚类数和分割点可以容易地获得.通过例子说明了全差异矩阵法是简单、有效和准确的.

有序样品的聚类及其在体育中的应用

本文对有序样品的聚类方法作了简单介绍,并给出了其在体育中应用的实例分析及其计算过程,并对其在体育预测中的应用给出了基本思路。

榆林地区降水特征分析及降水量预测

依据榆林地区1951—2015年逐日降水资料,应用Mann-Kendall非参数方法(M-K法)、改进后的有序聚类分析法等方法综合分析榆林地区的降水特征,对比改进前后的有序聚类法对突变点识别的精度,并结合加权马尔科夫链及模糊集理论对其未来10 a的降水量进行预测。结果表明:榆林地区降水年内分布极为不均,M-K法求得的春、夏、秋、冬统计检验量Z值分别为0.861、0.503、1.358、6.960,说明年内降水量的趋势检验结果与线性趋势分析的结果吻合,其多年年际变化Z值为1.40,呈递增趋势;改进后的有序聚类法识别的降水突变年份较改进前更加精确,计算结果表明降水量在2000年和2011年发生突变;加权平均马尔科夫链及模糊集理论预测未来10 a内的降水量呈增加趋势,预测降水量均值为433.2 mm,增加幅度为47.0 mm/10 a。

用有序样品聚类法探讨哲盟地区蒙古族儿童血压的体重分期

本文试用有序样品聚类的方法,对本地区2547名4～14岁正常蒙古族儿童血压的体重分布进行了聚类分析,即划分最优体重段。分析结果表明,本地区4～14岁蒙古族儿童血压的体重分布划分为5个体重段最优。本文认为此5个体重段的血压值,可作为本地区4～14岁蒙古族正常儿童血压的参考值标准。

国民经济发展周期的有序样品聚类法及R软件实现——从三大产业的构成出发

本文从三大产业的构成出发,运用有序样品的聚类法——最优分割法和传统的系统聚类法,通过R软件编程,对国民经济发展周期进行了划分并给出其经济含义。本文通过两种聚类法的对比,进一步阐释了最优分割法在有序样品聚类分析中的优势,并通过编写R函数,方便了以后对该方法的应用。

基于有序样品聚类的集对权马尔可夫链年降水量预测模型

本文尝试将有序样品聚类、集对分析和马尔可夫链三种方法相结合,对传统的加权马尔可夫链预测方法进行了多方面改进,建立了基于有序样品聚类的集对权马尔可夫链年降水量预测模型,并将其应用于吉林省白城地区白城站2008-2010年年降水量的预测.将预测结果与实测值进行对比分析,可以发现:与传统方法相比,改进方法可以使降水量等级区间的划分更加合理,并增加了预测概率的集中程度,有效提高了预测精度.实测值均位于预测区间内,表明该方法具有较高实际应用价值.作为降水量预测模型的改进尝试,其预测效果令人满意.

有序样品的一种聚类法

实际问题中有许多有序样品,本文采用绝对值距离,提出一种在费歇损失函数值极小意义下的最优聚类法,它比常用的最短距离、最长矩离等方法简便得多,可利用它对许多量化测评进行科学分级。

基于有序聚类分析的房地产周期波动与影响因素研究

在如今我国楼市出现大幅波动的情况下,有必要对楼市的波动周期进行研究。通过查阅大量文献,对文献其进行归纳总结,选取出合理的指标体系进行研究。利用选取的指标体系,使用有序样品聚类的方法,找出内部差异性最小而各段差异性最大的时间点,作为房地产波动周期的转折点划分出来,得出我国楼市的波动情况。利用系统聚类的方法对楼市的波动进行研究以验证有序样品聚类方法的正确性。最后使用因子分析法,找出影响楼市波动的最主要因素。

六种常见的条件系统聚类法比较

目的 探讨六种常见的条件系统聚类法的性质 ,并选择一到两个适于二维有序样品聚类的样品个数比较均匀的条件系统聚类法。方法 用六种条件系统聚类法对一二维有序样品的资料进行聚类 ,根据拟定的判断准则及构造的判断函数对结果进行选择。结果 按照准则选择了最长距离法和离差平方和法为较好的二维有序样品的条件系统聚类法。结论 在二维有序的条件约束下 ,六种系统聚类法的聚类性质并未发生改变。

带约束的聚类分析

提出了一种带约束的聚类方法，又称条件系统聚类法，该法基于系统聚类的思想，在聚类过程中按类（样品）与类（样品）相聚的条件进行聚类，不满足条件者不得相聚。传统的一维、二维有序样品的聚类是这种聚类的特例，另外，方向数据、圆周上的样品、周期数据等的聚类亦可看作这种聚类的特例。并结合实例详细阐述了该法的步骤。