模糊聚类的马尔可夫方法及神经网络法在铁矿石需求预测中的应用

以徐州市生铁产量及其与铁矿石需求量之间的关系为基础,通过模糊聚类的马尔可夫方法、神经网络法进行预测,发现两种方法所得结果基本吻合,旨在为决策者提供参考依据。

基于模糊聚类的马尔可夫方法在需求预测中的应用

马尔可夫预测传统的状态划分采用人为确定方法,由预测者的经验决定预测对象的初始状态。状态界限的划分定性分析因素极大。提出根据预测对象数据自身的相似度,采用模糊聚类方法对预测对象进行初始状态划分,确定初始状态概率和状态转移概率矩阵,进行马尔可夫预测的方法。该改进的方法在某铸钢厂的铸坯需求预测中进行了应用,预测结果表明该方法可有效指导铸坯需求。