基于模糊Petri网和马尔科夫链理论的水电厂设备故障应急响应模型

为保证水电厂设备安全,避免因故障导致意外事故,基于模糊Petri网和马尔科夫链理论设计水电厂设备故障应急响应模型。确定加权因子命题阈值,结合传感器收集的初始信号,在滤波器的作用下还原信号特征,基于模糊Petri网提取水电厂设备故障特征。设计故障分类器,建立概率转移矩阵,设置概率转移矩阵的条件,面对动态解码,给定模型参数,计算马尔可夫模型下的连续变量密度函数,修正比例因子的状态系数,得到设备故障分类结果。建立设备故障应急响应模型,输出设备故障状态下的应急响应结果。实验结果显示,该模型在四种故障类型中的分类精度分别为98.8%、98.6%、98.7%、98.8%,可见该模型分类精度较好。

基于马尔科夫链理论的电动汽车充电负荷度量研究

电动汽车充电负荷度量是电动汽车充电配置规划的重要依据,但现行方法的度量精度较低,度量结果的置信水平较低,MPE较高,无法达到预期的度量效果,因此,提出基于马尔科夫链理论的电动汽车充电负荷度量研究。利用马尔科夫链理论对电动汽车充电和出行过程进行表达,描述汽车剩余荷电状态转移过程,并根据不同时间段的荷电状态转移过程分析电动汽车充电负荷需求,度量电动汽车充电负荷,实现基于马尔科夫链理论的电动汽车充电负荷度量。经证明,该设计方法度量结果的置信水平在96%以上,MPE不超过1%,可以实现对电动汽车充电负荷的精准度量。

融合灰色理论与马尔科夫链的青岛市物流需求量预测

物流需求预测的准确性对物流基础设施投入和物流政策制定是至关重要的。根据物流需求受经济、社会发展和环境政策等不确定因素影响的特点,融合灰色理论与马尔科夫链,用灰色预测揭示系统时序变化的总体趋势,马尔科夫方法预测序列的随机波动的范围,能够优化灰色预测结果,提高预测的精度。以货运量为物流需求度量指标,建立灰色状态马尔科夫组合预测模型,对"十二五"期间青岛市物流需求量进行预测,预测结果可为青岛市"十二五"期间物流发展战略制定、物流服务体系构建和物流园区建设等工作提供理论参考和数据支撑。

经典灰色理论和马尔科夫链的交通量预测模型构建

通过构建交通流量的预测模型,基于经典灰色理论和马尔科夫链,针对存在较大波动性的残差数值序列,完成了马尔科夫预测。研究发现灰色理论与马尔科夫链之间存在较为显著的互补优势,并且很好的弥补了彼此之间的不足之处。基于某地区一桥断面的交通量数据,在传统的灰色理论预测模型之上,构建了新型的交通量灰色马尔科夫链模型。此种新型的模型理论,相较传统的经典灰色理论会具备较高的预测精准度。

基于灰色马尔科夫链模型的交通量预测

交通量是一个不平稳的时间序列,在不确定性条件和缺乏数据资料的情况下,交通量的预测是一个较复杂的问题。灰色马尔科夫链模型是一种结合经典灰色理论和马尔科夫链的状态转移行为的预测模型。该模型在灰色预测理论的基础上,再对随机波动大的残差序列进行马尔科夫预测,实现了两者的优势互补,克服了两者的不足。以太原市漪汾桥断面的交通量的数据在传统灰色GM(1,1)预测模型的基础上建立交通量的灰色马尔科夫链模型,研究表明,该模型在交通量的预测方面相对传统的灰色GM(1,1)模型有更高的精度。

加权马尔科夫链在济南市降水量预测中的应用

依据济南市1960—2014年的降水量资料,采用均方差分级法对年降水量进行分级,将其分为枯水年、偏枯年、平水年、偏丰年、丰水年5个状态,同时验证此序列满足马尔科夫要求。在此基础上,以规范化的各阶自相关系数为权重,建立了适用于济南市年降水量的加权马尔科夫链预测模型,并根据模糊集理论中的级别特征值对降水量进行了预测。结果表明:12015年、2016年济南市的降水量状态均为平水年,年降水量分别为691.21、645.28 mm;2济南市年降水量处于偏枯年及平水年状态的可能性比较大,其重现期分别为5.38、2.34 a。

灰色马尔科夫链在连续刚构桥梁施工线形控制中的应用

介绍利用灰色马尔科夫链对连续刚构桥梁分段悬臂施工时进行线形控制的基本原理,经过工程实例的应用表明,灰色马尔科夫链能较好地应用于连续刚构桥梁悬臂施工的线形控制,该方法能充分利用桥梁施工过程中各段的历史数据给予的信息,对随机波动性较大的数据也能进行较高精度的预测,具有较高工程实用价值.

算子半群的逼近及其在参数连续马尔科夫链中的应用(英文)

在Banach空间中,根据生成元得出了算子半群逼近的一个充要条件.同时,把算子半群的逼近理论运用到马尔科夫链,讨论了转移函数的逼近,推广了一些已知结果.

加权马尔科夫链在榆林市降水量预测中的应用

利用榆林市1951~2013年的年降水量为资料,结合均值-标准差分级方法,运用加权马尔科夫链模型预测榆林地区年降水量范围,并根据模糊集理论预测年降水量。结果表明:(1)榆林市1951~2013年的年降水量序列在α=0.05水平上满足马氏性;(2)预测榆林市2014,2015年年降水量范围分别为457.52~521.32,351.19~457.52 mm;(3)结合模糊集理论预测榆林市2014,2015年降水量与实际观测值的相对误差分别为11.3%,3.4%,预测精度在20%以内。由此可得,加权马尔科夫链模型可用于榆林市年降水量的预测。

基于灰色马尔科夫链的江苏城镇居民冷链物流需求量预测

冷链物流发展迅速,冷链物流需求预测的准确性对物流基础设施投入和物流政策制定是至关重要的。根据冷链物流需求受经济、社会发展和环境政策等不确定因素影响的特点,融合灰色理论与马尔科夫链,用灰色预测揭示系统时序变化的总体趋势,马尔科夫方法预测序列的随机波动的范围,能够优化灰色预测结果,提高预测的精度。将肉类、水产品、速冻面食、水果、蔬菜、奶类、药品等需要冷藏运输的产品产出总量作为冷链物流需求度量指标,建立灰色状态马尔科夫组合预测模型,对江苏省未来8年冷链物流需求量进行预测,预测结果可为江苏冷链物流发展战略制定、冷链物流服务体系构建和冷链物流园区建设等工作提供理论参考。

重大工程复杂性马尔科夫链-熵度量模型构建

目前关于重大工程复杂性度量的研究主要采用评价型指标,缺少数值型指标以揭示重大工程的宏观状态与微观状态之间的关系。为此,基于重大工程复杂性领域已有相关研究,在深入解析我国重大工程项目复杂性内涵的基础上,基于系统科学理论,识别出影响重大工程复杂性的技术、组织、目标、环境、任务和信息六大维度及其影响因素,利用马尔科夫链来理解重大工程的不确定性和动态演化特征,同时利用熵理论来量化重大工程的复杂性水平,在此基础上建立重大工程复杂性的马尔科夫链-熵度量模型。进一步以深圳市罗田水库—铁岗水库输水隧洞工程项目为例,运用该模型进行定性定量分析,得到该项目的理论最大复杂性值为10.750 6,实际复杂性值为8.918 2,相对复杂性水平为83%,加权复杂性值为23.037 4,表明项目的复杂性在较高水平,证明运用马尔科夫链-熵度量模型可分析重大工程项目的可持续发展趋势并进行预测决策和控制。

基于半马尔科夫链的中小堤坝WSN节点能耗研究

无线传感器网络技术的引入,为中小型堤坝监测技术的发展提供了新思路。由于无线传感器网络节点采用电池供电,而堤坝环境中的数据监测条件比较苛刻,电源更换相对困难,无线传感器网络节点能耗的优化在延长整个无线传感器网络生命周期过程中显得尤为重要。本文介绍了无线传感器网络中节点能耗的主要分布,并提出了降低节点能量消耗的策略。借助半马尔可夫链理论建立了节点能耗的数学模型,分析了WSN节点的能耗情况,在保证正常数据通信的情况下,通过对节点状态的管理,延长节点的睡眠时间,从而达到降低整个网络能耗的目的。

基于马尔科夫链的变压器维护策略优化模型

变压器设备长时间运行会造成系统故障风险的增大,降低电网的安全稳定性.为减少因变压器设备劣化造成的安全性问题及经济损失,在变压器运行期间需要对其进行维护.由于维护会增加系统的运行费用,有必要制定一个可以权衡系统运行费用和安全性的维护策略.将变压器设备的状态用马尔科夫模型表示,通过该模型预测未来时间段内变压器状态的概率.在此基础上建立考虑维护费用、维修费用以及潜在随机失负荷的维护策略优化模型,并通过Monte Carlo以及最优潮流计算潜在随机失负荷量.为了缩短优化计算所需时间,采用遍历消减法求解该优化模型.算例分析说明了所建立优化模型的可行性和有效性.

商用车侧翻的灰色-马尔科夫链预测方法研究

为精确评价商用车侧翻危险程度和补偿气压制动系统的气压建立时延,提出一种商用车侧翻的灰色-马尔科夫链预测方法。首先,建立灰色预测模型并在不同预测时间下进行仿真测试;然后,针对灰色模型预测精度不足的问题,采用马尔科夫链理论进一步优化,并同时探究基于残差划分的状态数量对预测结果的影响,仿真结果表明,在状态数量为11个的情况下,预测最大误差已降至5.9%左右;最后,将电子控制单元(ECU)接入IPG/TruckMaker硬件在环试验台进行验证,结果表明,ECU在车辆侧翻前0.555 s输出预警信号,说明该预测方法有效。

基于马尔科夫链改进无偏灰色Verhulst的中长期负荷预测模型

在传统灰色Verhulst模型的基础上,提出无偏灰色Verhulst-markov模型,通过无偏灰色Verhulst模型,更好地解决了数据量偏少和受特定负荷数据类型的影响,同时,通过马尔科夫链进行状态估计,提高预测的误差精度。算例结果表明:无偏灰色Verhulst-markov模型在中长期负荷预测中具有较高的预测精度。

南宁市年降水量的加权马尔科夫链预测研究

以南宁市1961—2015年降水量数据为研究对象,通过均值-标准差的分级方法来建立加权马尔科夫链预测模型,并在模型的基础上结合了模糊集理论中的级别特征值,定量给出了各预测年份的年降水量数值。结果显示,该模型的预测效果较好,平均拟合误差控制在2%以内,预计未来两年南宁市处于平水年份的可能性较大,降水量预测值分别为1 384.56、1 221.59 mm。

基于马尔科夫链的教学效果元认知监控

元认知理论最早由美国心理学家弗拉维尔提出。元认知是指对认知的认知，是人对认知活动的自我意识和调控。一般来说，元认知包括元认知知识和元认知监控，元认知知识是关于个人的认知活动及影响它的各种因素的知识，包括有关认知主体方面的知识，有关认识材料、任务方面的知识以及有关认知策略方面的知识。元认知监控是指个体在认知活动过程中，能不断评价认知过程，获得认知活动质量的信息，找出认知偏差，及时调整计划，选用恰当的策略，从而保证任务的完成。元认知知识和元认知技能在教师教学过程中有非常重要的作用,

基于灰色-马尔科夫链的区域物流需求预测

针对区域物流需求量问题,构建灰色马尔科夫组合预测模型进行研究。在灰色GM(1,1)模型的基础上应用马尔科夫链确定系统状态并形成转移矩阵,最终获得物流需求量预测值。结果表明:灰色预测的结果平滑性较好,可以有效反映出物流需求量整体变化趋势,但其拟合程度不高,马尔科夫链预测方法可以较好弥补这一不足。以南京市2010年至2019年公路货运周转量为基础数据进行仿真,为南京市相关政府部门及企业制定物流规划决策提供参考依据。

信度马尔科夫链预测模型及应用

马尔科夫链在随机过程理论中具有重要的地位并获得了广泛的应用。文章提出了一种改进状态间的转移矩阵的方法,通过引入D-S理论对原始数据所处的状态进行处理得到与之对应的信度函数值,并给出了连续状态信度函数值确定的一般方法;再通过基于后退偏差平方和加权的方法对信度函数值进行权重分配形成转移矩阵,使得该转移矩阵考虑状态间影响的累积效应。通过实例分析,对比不同模型下状态间的回代误差,得到了较好的预测结果。

非等时距灰色-马尔科夫链模型在深基坑变形预测中的应用

针对深基坑变形难以建立准确的计算模型进行预报问题,本文运用非等时距灰色-马尔科夫链对深基坑变形量进行预测。首先基于原始实测数据,建立非等时距灰色预测模型;然后采用马尔科夫链对预测值残差序列进行修正,进一步提高预测模型的预测精度;最后对潍日高速跨铁路转体桥深基坑4个测点的变形量进行预测。研究表明,灰色-马尔科夫链模型的预测精度明显高于灰色模型,预测值与实测值吻合较好,预测值后验差为0.07、0.37、0.16和0.33,精度等级均为1级,该模型为深基坑变形预测提供一种新方法。