基于马尔可夫残差修正灰色模型的轨道质量指数及其分项预测

为研究轨道质量指数(Track Quality Index,TQI)及各分项值的变化趋势,本文考虑动检数据的非等时距特征,构建了关于TQI及各分项值的一阶灰色模型。原始数据经过累加变换后,利用最小二乘法求解模型的灰参数,并引入马尔可夫残差修正方法对灰色模型进行修正。通过对比修正前后灰色模型TQI及各分项的输出值(拟合值和预测值)与实测值,验证残差修正对提升模型预测精度和降低预测误差的改善效果。结果表明:经马尔可夫残差修正后,灰色模型TQI及各分项输出值可以较好反映其波动情况;与修正前灰色模型相比,修正后灰色模型TQI预测值与实测值的平均误差由1.59%降至0.89%,整体预测精度由2级提升到1级;TQI各分项预测值与实测值的平均误差由3.18%降至1.42%,整体精度由2~4级提升到1~2级。从降低误差和提升预测精度两方面看,修正后灰色模型的预测效果明显提升。

基于粒子群优化-熵权无偏灰色马尔可夫模型的沥青道面性能预测

为提高沥青道面使用性能的预测精度,针对道面性能数据累积年限少、波动大的特点,采用熵值法对多个道面单元进行赋权,并利用粒子群算法(PSO)和马尔可夫模型对传统无偏灰色模型残差序列的状态区间和白化系数进行优化,构建可准确预测沥青道面性能的PSO-熵权无偏灰色马尔可夫模型.结合西北某机场沥青道面6个检测单元前7年的道面状况指数进行模型精度检验,结果表明:与传统无偏灰色模型相比,经马尔可夫模型划分残差序列空间并使用PSO算法寻找最佳白化函数后,优化模型第1年~第5年各单元残差和相对误差均减小,且整体预测精度分别提高0.05%、0.28%、0.05%、0.03%和0.14%,第6、7年的整体预测精度分别提高12.9%和19.2%,说明优化后的模型对实际沥青道面的预测结果更具有效性和针对性.

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。

基于灰色马尔可夫模型的连续配筋混凝土复合式沥青路面性能研究

为分析连续配筋混凝土复合式沥青路面性能衰减规律,依托湖南潭邵(湘潭—邵阳)高速公路K1054+000—K1100+500路段连续配筋混凝土复合式沥青路面2016—2021年路面状况指数检测数据,采用灰色马尔可夫模型对该路段2022—2024年路面状况指数衰减情况进行预测,预测值分别为90.36、89.94、89.54。研究结果表明,连续配筋混凝土复合式沥青路面的性能衰变曲线大致呈反S形。

基于残差修正灰色模型的数据资产价值评估——以恒生电子为例

关于数据资产价值评估方面的研究,目前大多是在三项传统评估方法的基础上展开的,其中不少学者认为使用收益法进行评估能体现出数据资产的额外获利能力,因此收益法是最适用于数据资产价值评估的一种方法。文章在多期超额收益模型的基础上,引入残差修正的灰色GM(1,1)模型来提升评估精度,同时利用回报率拆分的思维,将加权平均资本成本(WACC)进行两次拆分,从而得出与无形资产有所区别的数据资产折现率。

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。

基于马尔可夫过程的改进残差灰色灾变预测模型研究

洪涝是对人类社会危害较大的一种自然灾害,洪涝严重影响农业生产和生态平衡。介绍了传统残差灰色模型的基本原理和建立方法;并介绍了马尔可夫预测法,它是应用概率论中马尔可夫链的理论和方法来研究分析有关数据的变化规律,并由此预测未来变化趋势的一种方法。针对灰色残差模型中存在的问题对该模型进行了改进,运用马尔可夫状态转移矩阵来判断残差预测值在k>n时的符号,提高了预测精度。用辽阳地区50年的年降水量作为历史数据,取定灾变序列,建立涝灾预测模型,结果表明,新模型算法简单,精度较高,比传统的灰色模型效果更好,为涝灾预测提供一种行之有效的方法,对防灾减灾具有极其重要的现实意义。

基于灰色残差-马尔可夫藕合模型的农业需水量预测研究

将灰色残差模型与马尔可夫预测模型结合起来,建立灰色残差-马尔可夫藕合模型来预测农业需水量。先用灰色GM(1,1)模型进行预测,预测精度较低,因此对GM(1,1)模型进行一定程度的改进,建立灰色残差GM(1,1)模型;再用马尔可夫预测模型来判断残差预测值的符号,以提高预测精度。最后用华东某城市2002-2008年的农业用水量作为历史数据进行了预测,结果表明预测精度明显提高。预测结果可以为研究区域今后的节水灌溉发展提供理论依据,来有效地指导今后该地区的节水灌溉。

基于灰色马尔可夫模型的北京市文化消费预测

为了把握文化消费的未来走向,拉动文化消费增长,使用GM(1,1)模型和马尔可夫模型相结合的灰色马尔可夫模型,对北京市2008-2018年文化消费支出数据进行建模,得到2019-2023年的北京市文化消费预测值。结果表明:灰色马尔可夫模型有效改善GM(1,1)模型预测波动数据效果不理想的缺点,提升了模型的预测精度。受疫情影响,2020年北京市文化消费下降35.6%,2021-2023年将呈现持续增长趋势。根据预测结果,对拉动文化消费增长点提出合理建议。

基于灰色残差马尔可夫模型的郑州市旱涝灾害预测

针对旱涝灾害影响范围广、发生频率高和难以准确预测的情况,利用马尔可夫状态转移矩阵与DGM(1,1)预测模型的互补优势,构建了灰色残差马尔可夫预测模型.选取郑州市某60 a的年降水量作为历史数据,运用均值-标准差旱涝等级划分法得到干旱和雨涝的降水量临界值,从而取定上、下灾变点,分别建立干旱和雨涝日期灾变序列,并对序列进行建模求解.结果表明,灰色残差马尔可夫预测模型计算简便、精度较高.预测结果可以为郑州地区的旱涝预测及防灾减灾工作提供借鉴.

马尔可夫链理论与灰色GM(1,1)组合模型预测地表变形

为了提高矿产开采过程中地表沉降变形的预测精度,本文结合灰色理论和马尔可夫链理论,建立了一种组合预测模型。首先,以GM(1,1)预测模型为基础,采用马尔可夫链理论和残差修正进行优化,结合工程验证,证明了组合模型精度可显著提高地表沉降变形预测精度;其次,将组合模型应用于实际矿产生产的变形监测中,通过工程实例分析,组合模型预测值的平均相对误差仅为3.26%,且模型精度达到1级。试验结果表明,组合模型的预测值与实际值的误差较传统的灰色预测模型有明显减小,结果更接近于实际情况,证明了本文模型在矿区沉降分析与预测中的合理性。

基于改进灰色马尔可夫模型的花生产量预测

【目的】为了提高花生产量的中长期预测精度,提出一种改进的灰色马尔可夫模型。【方法】首先,以中国2010—2020年花生产量数据为研究样本,在传统灰色模型的基础上进行加权滑动平均处理,建立滑动灰色模型;然后,利用马尔可夫链对预测结果进行修正,得到滑动灰色马尔可夫模型;最后,采用新陈代谢的思想,对原始数据序列做等维新息处理,构建新维滑动灰色马尔可夫模型。【结果】新维滑动灰色马尔可夫模型的平均相对误差比滑动灰色模型和滑动灰色马尔可夫模型分别降低了80.00%和48.89%,并预测出未来5年中国花生产量将以2%左右的增长率增长。【结论】本研究结果可为其他农作物产量预测提供一种科学合理的思路。

基于灰色马尔可夫模型的L市“双碳”目标值预测

文章应用多源头数据处理和融合方法,将“双碳”数据源集作为模型的输入源,通过构建灰色马尔可夫模型对2022—2035年泸州市(L市)“双碳”目标值进了预测。首先建立灰色GM(1,1)模型对原始数据序列的趋势进行刻画,经过建立误差模型、进行状态划分、建立状态转移矩阵等步骤,计算出了预测年份的状态概率,再利用灰色马尔可夫模型对预测结果进行修正,从而得出预测年份二氧化碳排放总量的预测值。该模型预测结果表明:L市在2029年二氧化碳排放总量将达到历史最高值(5177.13万t),预计可以实现“碳达峰”目标。

基于灰色-多步马尔科夫模型的矿井涌水量预测

为提高矿井涌水量预测精度,以洛阳龙门矿为例,基于2011年1月—2020年12月正常涌水量序列,提出灰色-多步马尔科夫模型,并用2021年1—4月实测正常涌水量验证模型。结果表明:灰色-多步马尔科夫模型预测精度达99.35%,明显高于单一灰色GM(1,1)模型和灰色-马尔科夫模型;灰色-多步马尔科夫模型对波动较大的非平稳序列拟合效果良好,可在一定程度上减少预测主观性,预测精度较高,是进行矿井涌水量预测的一种有效方法。

基于灰色GM(1, 1)模型的新冠肺炎感染人数预测研究

本文以2020年2月6日至2020年2月19日日本“钻石公主号”邮轮上新冠肺炎感染人数为基础,首先建立灰色预测模型研究感染人数的趋势情况。接着,运用时间序列分析理论讨论灰色预测模型的残差是否为白噪声序列,以进一步建立相应的时间序列模型,从而提高灰色预测模型的精度。计算结果表明,该方法能有效地研究此封闭空间中的新冠肺炎确诊人数。Based on the number of confirmed cases of COVID-19 in Japan “Diamond Princess” cruises from February 6, 2020 to February 19, 2020, we first establish the grey prediction model to study the trend of the number of confirmed cases. Then, the time series analysis theory is applied to discuss whether residuals of the grey prediction model are white noise sequence, so as to further build the corresponding time series models to improve the accuracy of the grey prediction model. The results show that the number of confirmed cases of COVID-19 in such a closed space can be effectively diagnosed by this method.

道路交通事故灰色马尔可夫预测模型

在道路交通事故灰色预测的基础上 ,引入马尔可夫链预测理论 ,建立道路交通事故灰色马尔可夫预测模型。道路交通事故灰色马尔可夫预测兼有灰色预测和马尔可夫链预测的优点 ,模型克服了随机波动性数据对道路交通事故预测精度的影响 ,拓宽了灰色预测的应用范围。实例计算证明 :道路交通事故灰色马尔可夫预测模型预测精度高于GM(1,1)模型预测精度 。

基于灰色-马尔科夫残差预测模型的甘南草地载畜量预测

为了预测草地实际载畜量与理论载畜量,为草地畜牧业的可持续发展提供理论依据和决策支持基础,通过对甘南州4个县市1998-2009年的草地实际载畜量和理论载畜量数据分析,以灰色GM(1,1)模型和马尔科夫预测模型为基础,建立了优化改进的灰色等维—马尔科夫残差预测模型,以甘南州合作市实际载畜量为实例进行验证,预测结果显著(p<0.01),预测误差低于7.06%,表明该预测模型精度较高,适用于对草地载畜量的预测研究。最后,利用该模型对2010-2014年甘南州4县市草地实际载畜量和理论载畜量进行预测分析,基本符合草地载畜量实际变化过程,为相关部门合理确定草地载畜量和进行科学草地管理提供参考。

矿井涌水量的灰色马尔可夫预报模型

将灰色系统理论与离散状态的马尔可夫链理论相结合,提出了灰色马尔可夫预报模型以预报矿井涌水量.该模型针对灰色数据系列首先建立GM(1,1)模型进行趋势预测,然后利用马尔可夫状态概率转移矩阵预报方法对其预测值进行二次拟合,可提高波动性较大的随机变量的预报精度.实例计算表明:灰色马尔可夫预报模型精度明显高于GM(1,1)模型及GM(1,1)残差修正模型.该结论拓宽了灰色预报模型的应用范围,为矿井涌水量的科学预报提供了一种新方法.

用马尔可夫残差修正灰色理论的煤炭需求预测

研究煤炭需求预测精确度问题。由于煤炭需求参数较多,参数的选择要求复杂的计算量,导致预测模型求解过程复杂,针对传统的灰色理论预测模型存在精度差的问题,影响煤炭需求因素的特殊性和不确定性,导致了煤炭需求预测的精确度较低,为了解决预测精度差问题,提出了一种改进的马尔可夫残差修正灰色理论预测模型方法,算法以影响煤炭消费总量的主要因素作为选定变量,构建煤炭需求的灰色预测模型,使用马尔可夫模型对预测的残差进行修正。仿真结果表明,提出的预测算法具有较好预测的精度,是一种有效的煤炭需求预测算法。

基于灰色马尔可夫模型的装备故障间隔期预测研究

针对武器装备故障间隔期预测的难点,提出了在灰色GM(1,1)模型的基础上建立灰色马尔可夫组合模型进行故障间隔期的预测。在分析典型电子装备故障率曲线的基础上,根据电子装备的故障特点,形成合理的建模背景,建立组合模型对装备故障间隔期进行预测。通过实例对预测值和真实值进行比较,表明在"少数据"、"贫信息"、"不确定"的情况下利用该组合模型预测故障间隔期的有效性,有效降低预测误差,提高预测精度。