基于马尔科夫状态转移过程的M／M／m排队模型仿真

马尔科夫链是研究排队系统的主要方法,本文在现有M/M/m排队理论和排队系统仿真理论基础上,利用Matlab建立基于马尔科夫状态转移过程的M/M/m排队模型仿真程序。仿真程序在产生初始化参数设定后,利用时钟推进法来模拟空闲服务台和繁忙服务台情况下的服务流程,最后通过M/M/m模型特征描述的仿真计算,获得平均等待时间(E[W])、平均停机时间(E[DT])、平均排队队长E[Q]、系统中的平均客户数(E[L])和可能延迟的概率(П)5项重要的特征描述。模拟次数设定为20 000次,模拟客户服务率和客户到达率相同,服务台在3～6个的排队系统,并将仿真结果与理论值以及Queue2.0的模拟结果相比较。最终结果显示E[W]、[DT]和Π3项最重要指标的仿真结果和理论值都极为相近,误差范围小,本研究将为优先权排队系统的仿真研究提供理论依据。

基于半马尔科夫决策过程的风力机状态维修优化

恶劣的工作环境、昂贵的维修成本和停机损失对风力机及其部件的维修提出挑战。以齿轮箱、叶片等风力机核心机械部件为对象,将部件退化过程离散成有限的退化状态;以长期折扣成本最低为目标,考虑风速、备件物流、停机损失等因素的影响,建立基于半马尔科夫决策过程的状态维修优化模型。分析各退化状态下的维修策略、检测间隔时间以及不同退化状态间的转移概率,并采用策略迭代算法求解模型。以某风力机齿轮箱为例,通过对等周期、非等周期检测条件下检测间隔时间和维修成本的分析,得到优化的维修决策。研究结果表明,该模型能有效描述风力机核心部件的退化过程,实现风力机维修优化。

基于时变状态转移隐半马尔科夫模型的寿命预测

隐半马尔科夫模型在进行系统状态估计及寿命预测时,其状态转移概率矩阵是固定值,得到的剩余寿命预测值呈阶梯状变化,与系统的实际剩余寿命值之间存在着较大的误差.针对上述问题,提出了具有时变状态转移概率矩阵的隐半马尔科夫模型,根据系统的3种典型退化状态分析,给出3种不同的状态转移系数.与初始状态转移矩阵相结合,得到随时间变化的状态转移矩阵.提高系统在当前健康状态下的剩余持续时间估计精度,最终得到更为准确的总体剩余寿命预测值.结果表明,基于时变状态转移概率矩阵的隐半马尔科夫模型相比传统的隐半马尔科夫模型,可显著提高剩余寿命预测的准确性.

马尔科夫链状态概率转移矩阵修正算法

文章分别考虑新、老客户对某类产品各品牌市场占有率贡献情况,对市场调研获取的数据进行量化,获得反映客户在品牌选用转移关系的初始矩阵;结合相邻时期产品的市场占有率数据,对初始矩阵迭代求解构建更精确反映市场客户行为的马尔科夫链的状态概率转移矩阵。通过对状态转移矩阵和初始矩阵的"皮尔逊相关系数"计算来评价状态转移矩阵的可靠性。实例证明,状态转移矩阵与初始矩阵各行相关系数达99%以上,真实的反应了各品牌产品在市场占有率中的内在转移情况。

基于马尔科夫过程状态转移矩阵的桥梁结构技术状态预测方法研究

桥梁结构技术状态的预测是当前桥梁管理研究的关键问题。基于目前国内规范所规定的桥梁结构分类的前提下,阐述如何使用马尔科夫过程构建状态转移矩阵,对桥梁结构的技术状态进行预测,通过对桥梁技术状态的准确评估和预测为桥梁精准维护和维修决策提供依据。该计算和预测方法需要的信息较少,并且在收集信息方面相对简单,适用于现在的信息管理系统。

基于马尔科夫链状态转移概率矩阵的商品市场状态预测

马尔科夫链虽然原理复杂,但是应用非常广泛。马尔科夫链主要用于分析随机事件未来发展变化的趋势,是一种比较科学的预测方法。在经济领域,很多现象都具有马尔科夫链的特征。用马尔科夫链的基本原理和基本方法研究这些现象,可以对这些现象的发展变化作出预测。

基于马尔科夫过程的混凝土桥梁状态预测

为了评估混凝土桥梁的安全性 ,文中采用马尔科夫过程方法来描述混凝土桥梁的状态变化过程 ,并对一座混凝土桥梁的承载力状态进行了预测 。

中国与非洲国家的股市联动效应——基于马尔科夫状态转移Copula模型的实证分析

基于中国和非洲部分国家2001—2020年的股市数据,构建马尔科夫状态转移Copula模型,以探讨中国与非洲部分国家股市的联动性,结果表明,中国与非洲四国有较弱的正向联动效应,中国与南非股市的联动性最强,与突尼斯股市的联动性最弱。此外,中非股市联动性随中国资本市场的开放推进呈现增强趋势,2001年至2005年的中国资本市场处于初步开放阶段,中非股市联动性较低;2006年至2013年期间金融危机的爆发使中国资本市场与国际上的联系进一步加深,中非股市的联动性较第一阶段有所增强;2014年至2020年“一带一路”倡议提出和实施后,中非股市联动性进一步增强。中非合作需要推动中国资本市场进一步开放,加强中非股市合作;加强金融监管合作,防范中非金融风险传染,深化中非股市联动发展的融合效应;以支持“八大行动”为目标,促进中非资本市场合作。

基于马尔科夫过程的大型机组三状态可靠性研究

目的研究大型机组系统的可用度,在一定程度上对大型机组可靠性管理工作水平提供理论依据.方法利用马尔科夫过程理论,提出了大型机组三状态可靠性模型,根据Chapman-Kolmogorov方程,建立了线性方程组.结果通过求解方程组,绘制出状态转移图,计算出系统处于各种状态下的概率和系统可用度.结论根据大型机组处于三状态的概率,进一步代入数据便可得出相应的可用度,为维护管理工作提供方法依据.

基于状态转移的马尔科夫框架下的财政政策在消费领域的应用研究

文章综合凯恩斯学派和新古典学派财政对经济增长理论的两种矛盾的观点,用马尔科夫状态转移的计量方法,在假设财政和消费都有两种状态(扩张和收缩)的情况下,探讨了财政政策在消费领域的作用,通过研究发现,财政政策自1955年以来,处于持续的扩张状态;用国际上比较前沿的计量方法在一个新的角度论证了财政在促进经济增长,扩大国内需求方面的重要作用,无疑给当前应对经济危机提供了基于新视角下的理论支持。

基于半马尔科夫过程的混合式直流断路器多状态可靠性分析

混合式直流断路器是柔性直流输电系统中实现故障快速切除的关键设备,其可靠性直接影响柔性直流输电系统的运行水平。首先综合考虑设备多级劣化状态、维修状态和老化状态,建立混合式直流断路器多状态转移模型。之后在拓扑分析的基础上通过可靠性框图法计算其基础故障率水平,结合健康指数理论和威布尔分布得到考虑状态差异的离散化时变故障率模型,同时纳入巡检率和维修率得到多状态转移率模型。进而基于半马尔科夫过程进行可靠性分析。算例以某柔直示范工程为背景计算混合式直流断路器多状态可靠性指标,并对其巡检周期和各冗余系统冗余度进行灵敏度分析,研究可为混合式直流断路器的巡检安排和冗余配置提供策略参考。

带状态依赖标值的马尔科夫调制泊松过程的熵率和相互信息率

导出了带状态依赖标值的马尔科夫调制泊松点过程的熵率和相互信息率.模拟研究显示MLE的精度和效与隐马尔科夫过程的相互信息率有关.

应用马尔科夫链模型预测短期房价——以南宁市为例

本文阐述了马尔科夫预测模型的特点,并通过选取南宁市2019年3月至2022年2月商品房住宅价格的月度统计数据,构建马尔科夫预测模型,借助EViews软件对该数据进行分析,最终得出的预测结果显示,未来一段时间内,南宁市房价处于平稳状态的可能性最大。研究结果和实际情况相符,说明了利用马尔科夫预测模型对房价短期走势的预测是比较精准可靠的。This paper describes the characteristics of the Markov prediction model and constructs the Markov prediction model by selecting the monthly statistical data of residential commodity house prices in Nanning City from March 2019 to February 2022. By analyzing the data with the help of EViews software, the final prediction result shows that the housing prices in Nanning City are most likely to be in a stable state in the future. The results of the study are consistent with the actual situation, which shows that the Markov prediction model is more accurate and reliable in predicting the short-term trend of housing prices.

汽轮发电机组可靠性状态的马尔科夫过程

本文用马尔科夫过程描述了汽轮发电机组在随机故障期的状态转移特性,预测了机组的长期平稳状态指标及锅炉、汽轮机、发电机非计划停机以及计划停机对机组长期平稳状态的影响,并结合实例进行了计算分析。

基于马尔科夫过程的钢骨混凝土耐久性预测

为了保证钢骨混凝土结构在服役期内完成的预定功能,掌握钢骨混凝土结构的退化过程,需要对钢骨混凝土结构进行预测。在总结国内外资料的基础上,运用时间连续状态离散马尔科夫过程的齐次泊松和非齐次泊松理论,给出了相关概念,总结了钢骨混凝土结构的预测过程,并采用算例实现了钢骨混凝土结构耐久性的预测,得到了等级与时间的关系曲线。研究结果表明:齐次泊松和非齐次泊松的预测结果相近,都是时间随着等级的增加而增加,预测结果也比较准确可靠。

考虑复杂出行链基于双链马尔科夫的电动汽车负荷建模方法

为解决电动汽车(electric vehicle,EV)负荷建模困难且精度低的问题,提出了考虑复杂出行链基于双链马尔科夫的电动汽车负荷建模方法。首先,对5种状态下EV的荷电状态进行划分;其次,对出行时间、停驻时长等与EV出行相关的内部因素以及道路拥堵、天气状况、空调启停等外部因素进行分析,并据此构建考虑内外部因素的EV复杂出行链模型;最后,在确定主链和辅链的状态转移概率矩阵基础上,推导双链马尔科夫的一步转移概率矩阵,建立不同状态下考虑复杂出行链的EV负荷模型。对所提EV负荷模型进行仿真验证,并与典型日EV负荷数据及其他建模方法进行对比,结果表明,所提负荷模型的精度更高,能够更加准确地描述EV充放电负荷。

基于马尔科夫过程的测控装备可靠性分析

可靠性分析是装备管理的重要内容。文章通过分析装备管理的基本规律,并对装备状态空间进行合理的分析和假设,求出了状态转移概率函数。根据测控装备结构特点建立了基于马尔科夫过程的装备可靠性模型,并求得其在不同生命周期内的可靠性,从而为装备管理人员提供参考依据。

浅谈马尔科夫链在状态统计时的处理技巧

马尔科夫过程是目前发展很快、应用十分广泛的一类重要的随机过程.概述了马尔科夫过程,提出了其在状态统计估计的应用,结合具体算例提出处理马尔科夫链转移矩阵的编程技巧.

基于灰色马尔科夫模型预测四川省肺癌死亡率趋势研究

目的预测未来5年四川省肺癌死亡率变化趋势,为四川省加强肺癌防治提供理论依据。方法通过《四川统计年鉴》明确该省2005至2021年肺癌死亡率情况,运用灰色马尔科夫模型结合Matlab2017b软件对四川省未来5年的肺癌死亡率进行预测。结果灰色模型的预测精度为95.07%,通过马尔科夫链进行优化后,预测精度上升至98.06%,优化后的模型拟合预测效果更精准。灰色马尔科夫模型预测未来5年四川省肺癌死亡率将呈持续上升趋势。结论灰色马尔科夫模型可以对四川省肺癌死亡率进行较好的预测和拟合,该组合模型可以作为未来预测肺癌死亡率发展趋势的一种新方法,为肺癌防治提供理论依据。

在役抗震结构基于马尔科夫过程的最优维修策略分析

根据抗震设防的三水准要求 ,对结构可能存在的状态分类并设定相应的维修策略。采用马尔科夫过程理论 ,建立了在役抗震结构最优维修策略的数学模型 ,分别确定了在不同维修策略下的状态转移概率矩阵和报酬矩阵 ,并计算结构的极限状态转移概率向量和期望总花费。通过对维修策略的优化分析 ,得出了期望总花费最小者为最优维修策略。这样可以根据结构所处的不同状态安排相应的最优维修策略 。