马尔柯夫链模型在区域干旱风险研究中的应用

针对区域干旱现象的风险评估,给出了一个马尔柯夫链风险评价模型.通过对北京地区的实际应用分析,探讨了模型的可信度,预测了区域干旱状态的变化态势.

日本落叶松人工林生长量的灰色—马尔柯夫预测

应用灰色GM(1,1)模型进行日本落叶松人工林生长趋势预测,在对43块标准地进行每木检尺的基础上,获得了不同龄阶平均单株木的3个测树因子胸径、树高、材积的总生长量,利用这些基于时间序列的原始数据对GM(1,1)模型进行拟合。其模型模拟检验精度:胸径、树高、材积均为Ⅱ级可用水平;发展系数|a|<0.3,可用于中长期预测。由预测产生的相对误差的大小,将原始数据划分为4种状态,分别写出胸径、树高、材积的四步概率转移矩阵p(i),建立灰色—马尔柯夫预测模型。从对32、34龄阶的预测结果看,灰色—马尔柯夫模型预测的平均相对精度分别为胸径99.22%、树高99.73%、材积98.33%,能进行高精度的预测工作。

基于灰色马尔柯夫链模型的浙江省名优茶产量预测

将灰色系统理论与马尔柯夫链结合在一起,建立了灰色-马尔科夫模型,并以此模型来对浙江省名优茶年产量进行预测,以达到科学指导生产、规划销售的目的。首先根据2000-2010年浙江省名优茶产量的统计资料,建立灰色系统GM(1,1)预测模型,并在此基础上运用马尔柯夫链理论对预测结果进行修正,得出更精确的预测结果。实例计算后发现,运用灰色马尔柯夫模型得到的预测结果较之单纯的GM(1,1)模型准确性有较大程度的提高。结果表明,灰色马尔柯夫模型更适用于对随机波动性较大的数列进行预测,此方法用于名优茶产量的预测是可行的。

用灰色-马尔柯夫模型预测油田产量

油田产量变化受多种因素的影响,表现出既有宏观趋势的确定性又有微观波动的随机性,而精确预测油田产量一直是油田开发的重要研究任务,因此,根据灰色预测和马尔柯夫链的基本原理,考虑其各自的特点,构造出预测油田产量的灰色马尔柯夫预测模型。该方法可以优势互补,使得预测结果更加合理可靠。实例表明,该方法预测精度高,能有效预测具有某种变化趋势而随机波动较大的油田产量。

应用灰色马尔柯夫链方法预测山东省棉花产量

棉花是山东省的重要经济作物,也是棉纺工业生产的重要原材料。棉花产量的高低对全省国民经济的发展具有举足轻重的作用。因此,提前对计划年度的棉花生产年景和棉花产量作出有科学依据的预测,对于制订经济计划、进行生产调度和安排棉纺工业生产等方面都有着重要的意义。

基于灰色马尔柯夫模型的电力系统负荷预测

在负荷预测中,对具有随机波动性质的历史数据通常采用指数加权、滑动平均、20%修匀等方法对其进行处理得到较为平滑的数据列,以期在应用数学模型进行预测时得到更为准确的结果,应用这些方法时需要对部分"不合群"数据进行判定并处理。文章采用的灰色马尔柯夫模型结合了GM(1,1)模型和马尔柯夫概率预测模型的优点,可对具有随机波动性质的负荷数据作出相对准确的预测,避免在信息不足时因对历史数据作出不合理的判定和处理而带来的预测误差。

应用灰色马尔柯夫链预测棉花产量

应用灰色马尔柯夫链预测棉花产量山东省统计局朱孔来棉花是重要经济作物，也是棉纺工业生产的重要原材料．棉花产量的高低对国民经济的发展具有举足轻重的作用。因此，提前对计划年度的棉花生产年景和棉花产量作出有科学依据的预测，对于制订经济计划、进行生产调度和安排...

灰色系统理论和马尔柯夫链相结合的网络流量预测方法

网络流量预测是网络测量领域一项重要的内容.通过流量测量与预测,可以了解到网络之间的流量情况及其趋势,从而更好地进行网络改建和负载均衡的设计.针对各时刻网络流量时间序列的非线性和多时间尺度特性,提出了将灰色系统理论和马尔可夫链相结合的流量预测方法———灰色马尔可夫模型.该方法综合了GM预测所需原始数据少、方法简单,而马尔可夫链又具有非线性拟合能力的特点,并应用此模型对实际网络流量进行预测,结果表明了该方法是有效可行的.

利用马尔柯夫过程预测锡林河流域草原退化格局的变化

以我国北方典型草原模式地段之一的锡林河流域草原为研究对象,根据研究区两个时期遥感影像解译的植被类型图衍生出草原植被退化图。在对草原退化图统一网格化后,计算各网格草原退化指数,并加以分级,确定不同草原退化等级之间转移概率,并应用马尔柯夫模型预测锡林河流域草原退化格局的演变趋势。结果表明:如果不采取防止草地退化的根本性措施,草原退化态势还将继续下去。以每个网格草原退化指数值为各网格草原退化状况划分依据,以3km×3km网格为统计单元,在流域总面积为10701km2情况下,预测结果是:2005年,锡林河流域草原退化为3级的网格总面积是3776km2,占流域总面积的35.29%;4、5级网格面积之和为5427km2,达到流域总面积的50.71%。2025年,锡林河流域草原退化为3级的网格面积总和是3389km2,占流域总面积的31.67%;4、5级网格面积之和为6406km2,达到流域总面积的59.86%。

基于马尔柯夫过程的区域土地利用结构预测研究——以江苏省昆山市为例

依据昆山市1994至2002年土地利用变更调查数据,采用马尔柯夫方法对其土地利用结构演变进行了模拟,并对未来10年其土地利用结构的演变趋势进行了预测。结果表明,在编制土地利用规划时,利用马尔柯夫过程对土地利用结构进行定量预测是一种可行的方法;未来10年昆山的土地利用结构将保持建设用地持续增加、耕地持续减少的趋势,但其变动幅度将逐渐趋向平稳。在此基础上,提出了改善土地生态环境、提高建设用地集约度的建议。

基于马尔柯夫模型的怒江流域中段植被动态变化预测

运用GIS、RS和GPS技术,采用1994和2004年2个时期的TM影像建立了植被分类系统,分析了2个时期的植被景观格局特征及其变化,并利用马尔柯夫模型,对未来该区域植被景观的动态变化进行了预测。结果表明,怒江流域中段植被景观以灌草丛为基质,其他景观类型镶嵌于其中。1994—2004年,各种植被景观类型之间发生转移最多的是在灌草丛、半湿润常绿阔叶林和针阔混交林之间。变化最大的是海拔较低的灌草丛和半湿润常绿阔叶林等;海拔较高的针阔混交林、寒温性针叶林等的变化均不明显。结果预示,未来10年,人为干扰对整个流域植被演替的影响将进一步加强,灌草丛、寒温性针叶林等面积不断增加,半湿润常绿阔叶林和中山湿性常绿阔叶林面积不断减少,景观整体趋于破碎化,研究区的生态环境受到人类活动严重影响。

城市污水排放的灰色马尔柯夫预测模型

应用数据加载法提出了GM( 1 ,1 )的修正模型 ,通过灰色预测法和马尔柯夫链预测法的耦合 ,建立了城市污水排放量的灰色马尔柯夫预测模型 .灰色马尔柯夫预测模型具有灰色系统应用少量数据即可建模 ,以及马尔柯夫链预测可以预测数据值波动较大的序列的特点 .计算结果表明 。

基于马尔柯夫过程和概率分布特征的粮食产量预测

通过分析粮食单产中气象产量分量时间序列的变化规律,综合运用马尔柯夫模型和概率密度分布函数,构建相对气象产量预测模型。以河南省民权县和陕西省武功县1949-1999年小麦单产序列为例构建模型,预测得到2000年两地区小麦产量的相对误差在20%以下。预测结果表明:综合运用马尔柯夫过程和概率分布特征预测粮食产量的方法是有效的。

基于灰色-马尔柯夫链预测模型的耕地需求量预测研究

讨论了耕地总量预测的方法 ,在分析现有耕地预测方法的基础上 ,针对灰色GM( 1 ,1 )预测与马尔柯夫链预测的优点和不足 ,提出了基于灰色 马尔柯夫链的耕地需求量预测模型 ,并以湖北省耕地需求量为例 ,对该模型进行了实例验证和应用。

基于灰色马尔柯夫模型的黄金价格预测

黄金价格变化受多种因素的影响,表现出既有宏观趋势的确定性,又有微观波动的随机性,而准确预测黄金价格一直是金融机构的重要研究任务之一。因此,根据灰色预测模型和马尔柯夫链的基本原理,考虑各自的特点,构造出预测黄金价格的灰色马尔柯夫模型。两种方法可以优势互补,使得预测结果更加合理可靠。实例计算分析表明,灰色马尔柯夫模型可以有效预测具有某种变化趋势而随机波动较大的黄金价格。

改进的灰色马尔柯夫模型预测采煤工作面瓦斯涌出量

以预测工作面绝对瓦斯涌出量为研究目的,通过对回采工作面瓦斯涌出量原始数据取自然对数为基础,建立改进的GM(1,1)模型,然后将其与马尔柯夫模型相结合,建立了改进的灰色马尔柯夫模型,并将该模型应用到中岭煤矿首采工作面瓦斯涌出量预测分析中.结果表明,灰色马尔柯夫模型预测工作面瓦斯涌出量拟合精度较好,结果正确可靠,有一定的普遍应用性.

基于灰色马尔柯夫预测模型的径流量预测

针对河川径流成因复杂性的特点和用单一预测法均有一定局限性的现状,提出了灰色与马尔柯夫相耦合的灰色马尔柯夫预测模型。两种预测模型的科学组合,既综合了GM(1,1)灰色预测和马尔柯夫预测的优点,又提高了预测流域径流量的精度。讨论了GM(1,1)模型修正法和相对误差序列的"马氏性"检验法,进一步完善了该预测模型。最后以安康水库年入库径流量预测为例,验证该方法的可行性。结果表明:1995年和1996年入库径流量的预测值分别是以0.41,0.39的最大概率落入区间(99.894,139.592)和(101.088,142.509)内,由此可见,预测结果准确。

三状态马尔柯夫机制转换模型研究——在世界油价波动分析中的应用

时间序列的显著变化可视为时间序列的内在生成机制从一种机制向另外一种机制的转换。如果机制转换的时间点已知,则可以用著名的邹氏检验来确定已知的时间点是否发生结构变化。但在很多时候,人们并不知道转折点在哪里,在哪一点模型的参数就已经发生了变化,因此有时就需要去推断转折点和参数的变化。马尔柯夫机制转换模型将这种机制的转换作为一个内生变量,认为机制转换是随机的,从而实现用一个统一的模型对显著的结构变化进行刻画,有利于对未来进行推断。文章利用三状态马尔柯夫机制转换模型对1987年5月至2006年1月世界原油现货价格的变动进行刻画,研究结果表明:油价的变动可以分为大幅上涨、小幅上涨和大幅下跌三个状态,各状态之间存在不同的转换概率,且每一种状态的平均持续期为3个月、9.6个月和1.5个月。最后,通过模型比较显示,用马尔柯夫机制转换模型刻画油价变化要优于线性自回归模型。

基于马尔柯夫模型的内蒙古锡林浩特典型草原退化格局预测

以锡林浩特典型草原的TM影像为基础,结合野外路线考察,建立退化草地的分类体系,将草地分为轻度退化(含无明显退化)、中度退化和重度退化3个等级。利用马尔柯夫模型,步长为1年,预测2002—2011年的锡林浩特地区的3类退化草地面积变化。结果表明,整个预测期的退化草地面积变化明显,轻度退化、中度退化草地面积减少,而严重退化草地面积增加明显。到2011年,锡林浩特严重退化的草地比例增加到68·61%,而其轻度退化草地、中度退化草地、重度退化草原的面积比例为2∶2·6∶10,说明该地区草地退化趋势严重,有必要采取措施减轻草地退化。