潜在多步马尔可夫概率的鲁棒无监督特征选择

无监督特征选择是机器学习和数据挖掘中的一种重要的降维技术。然而当前的无监督特征选择方法侧重于从数据的邻接矩阵中学习数据的流形结构,忽视非邻接数据对之间的关联。其次这些方法都假设数据实例具有独立同一性,但现实中的数据样本其来源是不同的,这样的假设就不成立。此外,在原始数据空间中特征重要性的衡量会受到数据和特征中的噪声影响。基于以上问题,本文提出了潜在多步马尔可夫概率的鲁棒无监督特征选择方法(unsupervised feature selection via multi-step Markov probability and latent representation,MMLRL),其思想是通过最大多步马尔可夫转移概率学习数据流形结构,然后通过对称非负矩阵分解模型学习数据的潜在表示,最后在数据的潜在表示空间中选择特征。同时在6个不同类型的数据集上验证了所提出算法的有效性。

基于马尔可夫概率模型的发动机维修技术算法的应用

本文针对目前发动机维修技术方面存在大量后维修现象,而提出对发生故障进行概率检测。进一步,使用马尔可夫概率模型,对发动机进行故障建模。最后,利用马尔可夫算法的概率模型对发动机发生故障进行了检测并使用matlab对模型进行了数据模拟。

高速公路沥青路面使用性能马尔可夫概率预测

在整理和分析沈大高速公路路况多年普查数据的基础上,对应用引入回归技术的路面性能马尔可夫过程概率预测方法进行了探讨.提出了相应的北方高速公路路面损坏状况、路面行驶质量和路面综合状况的马尔可夫概率预测模型,并重点探讨了该模型的特点及实用性,得到“路面使用性能随时间基本呈负指数函数形式衰减”和“马尔可夫概率预测模型有一定的局限性和使用范围”的结论.

基于马尔可夫绝对概率的粮食产量预测

针对粮食产量既有波动又有一定趋势的特点,以临沂地区小麦产量为实例,把历年的粮食产量序列看作1个马尔可夫链,通过不同级别的状态划分,计算出不同步长转移概率矩阵,最后求出其产量状态的绝对概率,进行未来时刻的产量预测。

马尔可夫转移概率矩阵的推算公式

马尔可夫转移概率矩阵的获取是马尔可夫过程在市场预测中需要解决的关键问题之一。实际情况表明,直接调查得来转移概率矩阵很难。那么,能否根据以往统计得到的市场占有率向量推算其转移概率矩阵呢?

马尔可夫修正的IMM-CKF目标跟踪算法

针对非线性情况下的机动目标跟踪问题,提出一种马尔可夫转移概率矩阵修正的交互多模型容积卡尔曼滤波(IMMCKF)算法。修正后验信息,使马尔可夫转移概率矩阵在线更新,缩短模型之间的切换时间,提高机动目标的跟踪精度。结合加速度模型(CA)和匀速模型(CV)在MATLAB软件上进行仿真,结果表明跟踪精度明显高于模型转移概率固定下的交互多模型容积卡尔曼滤波算法。验证了算法的可行性和有效性,具有一定的理论意义。

应用灰色——马尔可夫预测理论对白山市人参单产的预测

本文应用灰色GM(1,1)模型马尔可夫预测相结合的理论,对我市人参单产进行了预测,预测精度较高。从而为我市人参生产提供精确的理论依据。

基于改进自适应IMM算法的高速列车组合定位

针对列车高精度定位问题,该文提出基于改进自适应交互多模型(IMM)的高速列车高精度组合定位方法。首先,根据列车定位需求和各传感器特点,设计了卫星接收器、轮轴测速传感器、测速雷达以及单轴陀螺仪4种传感器的组合定位方案。然后,针对IMM融合滤波算法因先验信息不准导致固定参数设置不当的问题,引入Sage-Husa自适应滤波和转移概率矩阵(TPM)自适应更新集成为自适应IMM算法。针对多模型切换的滞后问题,利用子模型似然函数值能快速反映模型变化趋势的特点,将似然函数值设为判定标志,并引入判定窗对TPM矩阵元素进行修正,有效提升了模型的切换速度。最后,基于改进自适应IMM算法对4种传感器定位信息进行融合滤波,实现高速列车的高精度组合定位。仿真结果表明:改进后的算法相比其他自适应IMM算法提升定位精度1.6%~14.7%,并且能通过提高模型间切换速度来有效降低位置误差峰值,同时具备较好的抗噪性能。

模型转移概率自适应的交互式多模型跟踪算法

该文利用量测中所包含的当前模式信息,实现了马尔可夫转移概率的实时估计,并将估计结果用于交互式多模型跟踪算法(IMM)的设计中,构造出参数自适应的交互多模型跟踪算法(PAIMM),有效降低了人为因素的影响。通过一个跟踪机动目标的仿真实例,说明PAIMM算法的有效性。

转移概率自适应高超声速目标跟踪算法

根据临近空间高超声速目标运动特点,建立了临近空间高超声速目标运动模型。针对机动目标跟踪问题,在"当前"统计模型基础上,引入一种利用位置估计值与加速度之间的函数关系自适应调整加速度方差的方法(Adaptive of Distance Estimate,ADE),并运用交互多模型算法(Interacting Multiple Model Algorithm,IMM)提出了ADE-IMM算法;然后对IMM中马尔可夫转移概率先验给定的缺点,提出了基于时变马尔可夫转移概率的ADE-IMM算法。仿真表明,改进的算法比ADE-IMM算法具有更好的跟踪精度。

中国共同富裕发展的时空演变特征及其影响因素

基于中国2011—2020年30个省份的面板数据,采用纵横向拉开档次法测算各省份的共同富裕发展水平,并探究共同富裕的空间马尔可夫状态转移概率,最后运用时空地理加权回归模型探究共同富裕发展的主要影响因素。结果表明:(1)2011—2020年我国共同富裕的发展水平呈上升态势,区域差异显著,东部的共同富裕发展水平最高,西部最低;(2)在考虑空间条件下,本省份共同富裕发展受相邻省份共同富裕发展影响而发生转移的概率各不相同,并且共同富裕的发展存在显著的时空惯性和路径依赖;(3)共同富裕发展水平的影响因素作用强度表现出明显的时空异质性,其中对外开放、数字金融水平和经济发展水平对共同富裕起促进作用,产业结构对共同富裕起抑制作用。最后,从区域差异和资源禀赋等方面提出相关建议。

基于概率相关性的AIMM跟踪算法

为解决传统自适应交互式多模型(AIMM)算法计算量普遍过大而不适应于实际工程应用的问题,提出了基于概率相关性的自适应的交互多模型算法(PR-AIMM),该方法在由CA、CV和基于圆周运动的转弯(TR)模型3个基本模型组成的模型集上,利用模型后验概率最近时间相关性自适应地调整马尔可夫转移矩阵的参数,能对空中大部分机动目标进行有效的跟踪,有效地解决在实际工程应用中机动目标跟踪问题。最后运用仿真试验对上述算法进行了合理性和有效性验证,并在实际工程应用中达到了满意的效果。

模型转移概率自适应的交互式多模型UKF算法

本文给出了一种基于UKF算法的参数自适应交互式多模型方法,较好的解决了非线性条件下机动目标跟踪的问题,可获得比基于EKF算法的交互多模型方法更好的稳定性和计算精度,还避免了复杂的Jacobi矩阵运算;由于该方法结合了模型概率转移自适应技术,实现了对模型转移矩阵的在线估计,降低了人为因素的影响。最后,通过Monte Carlo仿真进一步验证了该方法的正确性和有效性。

基于眼动数据的管制员注意力特征评价

为提高管制员培训的针对性和有效性,提升管制过程的安全性,提出使用注意力稳定性、注意力分配与转移和注意力广度3个指标,作为注意力特征的评价指标;设计并开展管制过程模拟管制试验,采集分析36名成熟管制员的眼动数据;提出选取兴趣区访问次数方差(VVC)、马尔可夫转移概率(MTP)和特情反应时间(RT)3个参数,将其作为刻画注意力特征3个评价指标对应的量化参数值,再使用K-Means聚类分析法对管制员的注意力特征进行分类,得到管制员注意力特征的评价值的结果分类区间,并对比评价结果与教员打分结果。结果表明:根据注意力特征,将管制员分成4类,一类为最优,四类为最差。优秀管制员具有注意力稳定性好、注意力分配合理、注意广度大和对特情敏感的特点,其量化参数值包括:VVC为13.48~95.46,MTP为0.03~0.22,RT为3~31 s。

无人机集群对地作战任务可靠性评估

针对无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)集群执行对地攻击任务可靠性评估问题,考虑实际作战环境和任务规划,建立了一种适用于具体任务过程的可靠性评估方法。首先,建立了UAV集群作战的时态异构网络模型,用时态打击链模拟UAV集群任务规划和协同作战过程。然后,基于连续时间马尔可夫链(continuous-time Markov chain,CTMC)建立了UAV集群在威胁区域飞行的生存概率模型。进而,综合UAV集群的作战能力和生存概率,提出了任务可靠性评估方法。最后,通过实例分析,验证了该模型的实用性和合理性。该模型考虑到各方面影响战果的因素,贴合实际,为UAV集群任务可靠性评估和决策提供了参考。

中国经济韧性水平测度与时空格局演变分析

文章构建了区域经济韧性水平测度指标体系,并利用主成分分析法评估2004—2020年我国省域的经济韧性水平。采用马尔可夫转移概率矩阵、泰尔指数、全局莫兰指数、核密度估计法和变异系数法对省域经济韧性水平的时空演进规律进行分析,包括动态演进规律、区域发展差异性、空间自相关特征、时间演进格局、发展收敛性等。研究结果表明:省域经济韧性在不同发展水平上具有相对稳定性,并且存在向上发展的潜力;研究期内我国省域经济韧性水平存在明显的不平衡特征,且这种不平衡正在逐步扩大;省域经济韧性发展表现出正向的空间自相关性特征;东、中、西三大地区与全国的经济韧性发展呈现趋同性特征,这种趋势在未来可能会更加明显。

中国共同富裕的统计监测、区域差距和动态规律

共同富裕是社会主义的本质要求和人民群众的共同期盼,文章利用熵权TOPSIS法,从富裕度、共享度和持续性三个维度构建指标体系,统计监测2013—2021年中国共同富裕水平,并采用Dagum基尼系数及其分解法分析区域差距,采用核密度估计和马尔可夫状态转移概率矩阵分析动态规律并预测转移概率,研究发现:我国共同富裕的发展取得显著成效,但发展不平衡不充分的问题仍然存在,多数省份富裕度、共享度和持续性的偏离制约了共同富裕的发展;我国共同富裕年均基尼系数为0.213,东部地区区域内差距最大,中部-西部地区区域间差距最小,全国共同富裕差距主要来源于区域间差距;我国共同富裕存在极化苗头,未来回落风险较大,需要调整共同富裕持续性以校正转移路径。

证券市场收益率分布时变性的经济学分析及其我国的经验证据

当投资者预期不一致时,现金流贴现模型用以作为资产价值判断标准的统一性就遭到了破坏,预期相对悲观与乐观的投资者形成了市场交易的两大阵营,由这两大阵营决定的卖力与买力的相对能量决定着证券投资收益率的分布特征,无论现实市场价格向哪个方向变动,市场交易的实现都会使证券资产向预期乐观的投资者集中,这种证券资产的集中过程对应着资产收益率分布的时变性,本文不仅从理论上探讨了收益率分布时变性的微观经济基础,而且还以我国上证指数的一个完整的牛熊市周期的实际数据为研究样本,从实证分析的角度证实了股票收益率分布时变性的存在性以及不同阶段收益率的分布特征,并运用马尔可夫概率转移矩阵考察了收益率分布的动态变化过程。

全面实施携号转网对我国移动通信市场影响

以我国移动用户为研究对象,采用随机抽样的调查方法,通过电话外呼的调查方式,对我国移动业务携号转网后移动通信市场格局及影响进行研究,运用'马尔可夫概率转移矩阵'对实施携号转网后全国及南北方移动电话市场份额进行了预测,并创新地提出'携号转网流向路径模型'。此外,重点围绕'区域特征、在网时长、ARPU值和携号转网人数'等对3家通信运营商携号转网用户的关注点及转出和转入原因进行深入剖析。结果表明:网龄越长、ARPU值越高,携号转网意愿越强;北方用户携号转网意愿高于南方。本文结论将为通信企业经营决策提供参考。

基于组合模型对高速公路路面使用性能的预测研究

本文系统地总结了国内外高速公路路面使用性能预测模型的研究现状,本着利用组合预测方法提高预测精度和降低预测风险的思想,提出了衰变模型和马尔可夫概率模型的组合模型,以广东省北环高速公路为实例证明该组合模型的可应用性。