基于GM-Markov模型的南宁吴圩国际机场货邮吞吐量预测

为帮助广西南宁吴圩国际机场科学制定货运相关政策并为机场管理部门提供科学的数据支持,以南宁吴圩国际机场2011—2022年货邮吞吐量数据为基础,构建序列累加生成数列,建立预测模型并进行模型误差分析及精确度检验。研究将灰色理论模型的相对误差划分为5个状态区间,分别应用灰色预测模型和灰色马尔科夫(GM-Markov)模型预测南宁吴圩国际机场2011—2022年的货邮吞吐量,并与实际吞吐量进行比较。研究表明:使用灰色理论模型,南宁市吴圩国际机场2011—2022年的货邮吞吐量预测平均误差为0.04;应用GM-Markov的方法,预测平均误差为0.008。显然GM-Markov预测模型要比传统的灰色预测模型的精度高,能大幅降低波动性较大的时间序列的预测误差,尤其适用于中短期的预测。由此根据GM-Markov预测模型,计算得出南宁吴圩国际机场2023—2026年的货邮吞吐量预测值。

基于GM-Markov模型的苹果产量预测及影响因素分析

利用山西省2000-2019年的苹果产量数据、气象数据及社会经济数据,分析了气象因素和社会因素的变化趋势及对苹果产量的响应特征,并建立了GM-Markov模型,对2020-2024年的苹果产量进行了预测分析,为有关部门的决策提供了有效依据:1)苹果产量总体增加,其气象因素呈波动状态。2)地方GDP和人均GDP变化均为总体上升趋势;第一产业比例逐年下降,第二、三产业比例变化趋势相反,第二产业比例在2009年之前呈上升趋势,在2009年之后呈下降趋势;苹果园面积逐年下降,在2010年之后呈向下抛物线状态;城镇人口逐年上升,乡村人口逐年下降。3)通过Spearman分析,苹果产量与降雨量、年平均温度呈正相关,与相对湿度、日照时数呈负相关;与地方GDP、人均地区生产总值GDP、城镇人口、第三产业比例呈正相关,与苹果园面积、第一产业比例、第二产业比例、乡村人口呈负相关。4)未来5年,山西省的苹果产量呈现上升趋势。

基于GM-Markov模型的闽赣粤三省物流需求量预测

本文利用2008-2013年闽赣粤三省货运量,通过灰色预测模型中的GM(1,1)预测模型对闽赣粤三省2014-2016年货运量进行预测,经过后验差比值和小误差概率检验,得出模型预测精度为优。同时,利用Markov模型对灰色模型予以改进,构建新的GM-Markov模型,对三省2014-2016年货运量进行预测,并将前后模型预测结果与实际值对比,指出GM-Markov模型比单纯的GM(1,1)预测模型预测更为精确。最后,以GM-Markov模型对闽赣粤三省2017-2021年物流需求量进行预测,得出未来这些地区物流需求总量呈现缓慢增长态势,并指出闽赣粤三省物流业的发展应重点做好产业结构调整,做好基础设施的建设和人才的引进培养等。

基于新陈代谢GM-Markov模型的股价预测

本文建立了新陈代谢GM-Markov模型。该模型很好地吸收了GM模型及Markov模型的优点,同时新陈代谢的作用保证了不断加入新信息而去除旧信息,从而提高了模型的预测精度,预测结果与实际状况基本相符,这说明用该模型来预测股票价格走势是可行的。

基于GM-Markov模型的城市浅埋隧道地表沉降预测

城市浅埋隧道开挖地面沉降短期预测是隧道安全施工的重要组成部分,通过适当减少灰色GM(1,1)模型维数,选择维数误差较小的灰色GM(1,1)模型,再利用马尔科夫模型对其进行精度修正,得到精确度较高更贴近实际地表沉降的预测值。以万州区北山隧道进口段地表沉降数据为基础,建立预测模型,结果表明:8维灰色GM(1,1)模型预测平均误差最小,在此模型基础上使用马尔科夫模型对预测值修正后,平均误差从0.80%下降为0.50%,模型预测精度得到提升,更符合地表沉降实际发展趋势。最后使用2种模型对未来3期沉降预测,经与实际值对比,灰色马尔科夫模型表现更加优越。

GM-Markov模型在船舶水上交通事故预测中的应用

为了提高船舶水上交通事故的预测精度,文中以灰色预测模型为基础,结合马尔科夫模型建立GM-Markov模型来克服船舶水上交通事故数据随机性和偶然性的特点,并应用此模型对我国2004—2018年船舶水上交通事故统计数据进行定量计算。预测计算结果表明:GM-Markov预测值相对于传统的灰色预测值的精度有明显提高;GM-Markov预测值曲线和实际数据曲线走势更加吻合。考虑到船舶水上交通事故数据的跳跃性,以及2020年新冠疫情爆发给船员换班带来的巨大影响,提示相关部门要对2021年的船舶水上交通安全引起特别重视。

基于GM-Markov模型的船舶水上交通安全综合指数预测研究

为了更精确地预测船舶水上交通安全综合指数的变化趋势,以2004—2013年综合指数的数列为基础建立GM-Markov模型,对其分别进行灰色预测和GM-Markov预测;检验两种不同模型的预测研究结果的精度,并对预测值和实际值进行拟合检查;然后用2010—2019年的数据重新构造模型,预测了2020、2021年的预测值。结果表明:GM-Markov模型在短期内的预测能克服灰色预测的不足,且GM-Markov预测值曲线和实际数据曲线走势更加吻合;GM-Markov模型在船舶水上交通安全综合指数的预测上具有较高的可信度,为我国船舶水上交通安全保障的研究决策提供了一种新的方法。

改进GM-Markov模型的游客量预测方法及其应用

游客量的准确预测对旅游产业的开发具有重要的指导意义。提出一种基于Logistic增长曲线和GM-Markov相结合的组合模型的游客量预测方法,该模型能够同时考虑旅游学理论基础和纯数理统计方法,并进行实证仿真。仿真结果表明该组合预测的方法比单一预测方法精度更高,在旅游产业实践中更具可行性和有效性。

改进GM-Markov模型在道路交通事故预测中的应用研究

针对随机波动性数据对灰色GM(1.1)模型预测精度的影响问题,提出了基于BX数据处理方法与马尔可夫链理论的灰色预测模型(BXGrey-Markov模型)。首先,引入BX数据生成法对原始数据进行处理,以弱化原始数据之间的随机性。在灰色预测方法的基础上,引入马尔可夫链预测理论,建立了灰色马尔可夫预测模型,它是将灰色预测模型与马尔可夫预测方法优化组合,灰色预测模型用于预测随机序列数据的总体发展趋势,而用马尔可夫链模型预测各数据在总体趋势下的随机波动性变化,得到随机时间数列趋势预测模型的解。通过上海市交通事故预测实际数据进行了验证表明:灰色马尔可夫预测模型预测精度高于GM(1,1)模型的预测精度。GM(1,1)模型的平均预测精度为42.29%,BX GM(1,1)-Markov模型的平均预测精度为86.9%。

改进GM-Markov模型的仿真研究:以中国财政存款为例

一、引言 近几年我国财政存款增长势头强劲，2011年10月末猛增到3．88万亿元，在10年内增长7倍。近4万亿的中央财政存款体现中国财政体制改革的成果，同时带来一系列现实问题：巨量库底资金的存而不放反衬出财政存款投资效率极低，与每年的国债高位发行形成明显反差，给货币政策甚至宏观经济带来不容忽视的影响。如何有效提高对财政存款的管理能力，

基于GM-Markov模型的线缆温度预警系统设计

针对电力线缆分布情况复杂、缺乏全面有效预警手段等问题,提出基于灰色马尔科夫(GM-Markov)模型的线缆温度预警系统。首先分析温度预警系统设计总体结构以及数据通信方式,通过采用LoRa和GPRS相结合的方式,保证数据采集的可靠性;其次,通过灰色马尔科夫模型预测线缆温度,将预测结果用线缆温度预警模型进行故障判断,提高预警系统准确性;最后,通过实验验证线缆温度预警的可行性,并构建线缆温度分级预警平台,实现将各种故障信息及时推送给企业管理人员,达到实时预警的目的。

CDUBGM-Markov模型在铁路客运量预测中的应用

文章在传统的灰色模型和马尔柯夫模型的基础上,提出了动态无偏灰色马尔柯夫模型,阐述了该模型的建立方法,并采用这三种模型对我国铁路客运量进行了预测,对比结果表明动态无偏灰色马尔柯夫模型的拟合效果较好,预测精度较高,是一种行之有效的预测方法。

基于MSPA和MCR模型的庐山市生态网络构建

【目的】在生态环境形势严峻的背景下,构建生态网络是连接破碎化斑块间的重要纽带,是保障物种迁徙交流的有效途径。【方法】以庐山市为研究对象,以GIS技术为核心,利用MSPA法对庐山市进行景观格局分析,再运用景观连通性评价法选取重要生态源地;其次采用AHP分析法结合专家打分法建立阻力因子评价体系构建阻力面,再基于MCR模型完成庐山市生态网络的构建,运用重力模型选取重要潜在生态廊道,给出生态网络的优化对策,最后应用生态网络分析法,对出生态网络的可行性进行分析。【结果】1)庐山市10处重要生态源地的面积为37 946.52 hm^(2),庐山和鄱阳湖为两处大型生态源地;2)遴选出19条重要生态廊道长为297.05 km,主要分布于中部地区;3)构成生态廊道的景观三要素分别为林地、水系和耕地,廊道宽度设置为300 m;4)构建形成“两区两带三轴”的生态安全格局。【结论】研究区内中心城区及中南部地区斑块分布零碎,景观连通性差,缺少生物栖息活动的绿色空间,应大力改善两地的生态环境,生态绿廊由两地内部向外部空间延伸构建,最终绿廊绿道交织成网覆盖全域,新增3个生态核心节点和9条重要生态廊道后的网络连接指数明显提高,表明构建的庐山市生态网络可行性较强。研究结果对于庐山市的城市绿地系统规划、生态园林城市的建设和生物多样性保护具有一定的指导意义。

数字经济对体育产业高质量发展的影响——基于中介模型和门槛模型的检验

对我国19个省级行政区2012—2021年的面板数据进行实证分析,通过建立中介模型和门槛模型探究数字经济与我国体育产业高质量发展的关系。结果显示:①在固定效应模型的基础上进行实证分析发现,数字经济对体育产业高质量发展产生推动作用;②在数字经济促进体育产业高质量发展过程中,产业结构作为中介变量、科技创新作为调节变量在其中起到相应的促进作用;③数字经济与体育产业高质量发展之间显著存在产业结构一阶门槛和科技创新二阶门槛效应。提出:应从提升数字经济发展水平、优化产业结构以及提升科技创新水平等方面促进体育产业高质量发展,推进社会主义现代化体育强国建设。

论大语言模型材料的证据属性——以ChatGPT和文心一言为例

以ChatGPT和文心一言为代表的大语言模型产生海量大语言模型材料,此类材料进入社会生活并产生广泛影响,讨论大语言模型材料证据属性具有重要意义。大语言模型材料可以成为证据,但是否具有证据资格需要在具体个案中进行判断。从诉讼效率出发,大语言模型证据在不同诉讼中的呈现形式可以有所区别:一般案件可以仅举示人机交流材料和使用者本地环境信息,重大案件则应完整举示。大语言模型材料区别于大数据证据和一般的人工智能证据,具有直观性强、可解释性弱、偏在于少数技术公司、可识别性弱等特点。

基于遗传算法的磨削力模型系数优化及验证

在磨削力模型求解问题中,目前大多使用分段计算法或列方程组直接计算各个待求系数,不仅计算量大且其精度也无法保证。另外,传统的回归模型容易陷入局部最优,难以描述非线性关系。为此,将遗传算法引入到非线性优化函数参数优化中,基于外圆横向磨削力模型、平面磨削力模型、外圆纵向磨削力模型等现有的模型数据,开展磨削力理论模型的系数优化方法研究。相关性分析结果表明:通过计算得到的3种模型磨削力的预测精度提高了14.69%~42.54%,且3种模型所预测的法向磨削力的平均误差分别为5.9%、9.13%、3.23%,切向力平均误差分别为6.78%、8.36%、3.69%。经对比知,优化后的模型拟合度较好,模型预测精度显著提高。遗传算法优化后的非线性优化函数GA-LSQ算法更适合磨削力模型的求解,可对磨削力的预测及实际加工生产中的参数优化提供参考。

基于BEPS模型的云南省碳源/汇时空特征及其适用性分析

净初级生产力(NPP)和净生态系统生产力(NEP)是估算陆地生态系统碳源/汇的重要指标,云南为我国碳汇的主要区域之一,开展云南NPP和NEP时空变化特征分析对科学评估陆地生态系统碳源/汇功能,以及开展碳排放交易具有重要意义。基于BEPS模型1981-2019年NPP和NEP产品,采用线性趋势分析、文献对比等方法,研究云南NPP和NEP时空变化特征及其在云南的适用性。结果表明:(1)1981-1999年云南NPP和NEP呈水平波动,2000年后云南NPP和NEP呈明显波动上升趋势,2000-2019年云南NPP高值区域主要分布在西部和南部,而NEP高值区则主要分布在东部和西部局部地区;(2)2000-2019年云南NPP和NEP除西北部部分地区为下降趋势外,其余大部地区为上升趋势;(3)云南NPP峰值出现在7、8月,谷值出现在2月,NEP峰值出现月份与NPP基本相同,但谷值出现月份较NPP滞后1-3个月,6-10月是云南碳汇的主要月份;(4)BEPS模型估算的NPP与目前广泛应用的CASA和遥感模型结果较为一致,时空变化特征与云南生态恢复措施和气候特征吻合,其估算的NEP与陆地生物圈模型(IBIS)模型和中国通量观测研究联盟(ChinaFLUX)碳水通量观测数据较为接近,时空变化大部地区与云南生态恢复措施和气候特征基本吻合,表明BEPS模型在云南具有较好的适用性。

数字融合背景下大学生数字素养培育:模型与路径

大学生数字素养培育是推进高等教育专业建设的必要举措,是助力高等教育数字化转型的重要议题。数字素养是包含知识、技能、特质、态度、伦理等要素的数字能力体系。该文从大学生群体出发,构建了数字素养陀螺模型,涵盖了多元知识、实践技能、个性特质、态度动机和道德伦理五个维度。基于此,立足于高等教育专业建设和数字化转型的背景,有针对性地提出大学生数字素养培育的路径:丰富数字资源供给,编制多元知识专业教材;强化数字培训力度,提升实践技能研习成效;加强个性特质培养,搭建虚实融合学习场景;重视数字意识培植,激活强化主体态度动机;拓展数字伦理边界,架构数字道德评价机制。

砂土中能量桩单桩水平承载特性模型试验研究

为探究能量桩单桩水平承载特性,针对砂土中能量桩在水平荷载下的承载特性进行研究,基于模型试验,分析了水平荷载作用下能量桩在制冷和加热过程中的桩顶位移、桩前土压力以及桩身弯矩等的变化规律。研究结果表明:制冷会引起能量桩桩顶水平位移略微增大,增量为0.48%D(D为桩体直径),而加热会引起较大的桩顶水平位移,达到了2.38%D;制冷和加热在初始阶段会引起桩前土压力增大,初始增长阶段结束后,土压力变化较小,多为缓慢增长或基本不变。相较于初始土压力,制冷和加热结束时的土压力基本呈增长趋势,仅个别埋深处土压力减小。制冷过程中,埋深0%L~40%L(L为有效桩长)范围内的弯矩增大,埋深40%L~100%L位置处的弯矩变化较小;加热过程中,埋深0%L~60%L范围内的弯矩均有所增大,0%L~40%L位置处的弯矩增大最为明显。制冷和加热过程中均在20%L处产生了最大弯矩,最大弯矩的增加量分别为9.93%和10.32%。进一步基于圆孔扩张理论提出了弯矩计算的理论解,并与试验结果进行对比分析,理论计算值与实测值较为吻合。

A-Kano模型下全过程工程咨询业主需求实证研究

我国全过程工程咨询实践正处于多种模式并存、咨询内容差异较大的探索性阶段。以业主需求为导向,合理确定咨询服务内容,提升全过程工程咨询企业服务能力,是推进全过程工程咨询健康发展的关键。通过梳理相关文献,识别出12种全过程工程咨询业主需求,进而借助A-Kano模型开展正、负向满意度与重要度问卷调查,并计算出各类需求的优先级。实证分析结果表明:工程监理和造价咨询属于基本型需求;项目管理、设计及勘察属于期望型需求;招标代理、前期策划和BIM咨询为兴奋型需求;后期运营、建筑节能与绿色建筑咨询、工程检测服务以及工程保险咨询为无差异需求。基于上述结果为工程咨询企业提出转型建议,使其更好地满足业主集成化、个性化的咨询需求。