基于灰色马尔科夫模型的青岛市港口物流需求预测

商品流通是经济发展的重要过程,在经济全球化的今天,港口成为一种重要资源。港口货物吞吐量的精确预测可以为港口建设规划提供重要依据。文章结合灰色预测理论和马尔科夫链理论,构建了灰色马尔科夫预测模型,以青岛市2002—2021年的港口货物吞吐量为原始数据,分别使用传统GM1,1模型和灰色马尔科夫模型进行预测,结果分析表明马尔科夫优化的灰色模型预测精度较高,并以此预测了青岛港接下来五年的物流需求数据。根据2022—2026年青岛港货物吞吐量预测结果,青岛港物流增长很快,发展空间很大。

基于分层隐马尔科夫模型的刀具磨损状态监测

针对在以往的刀具磨损状态监测中,磨损状态的错误识别现象往往出现在磨损状态的衔接区这一问题,提出了一种基于分层隐马尔科夫模型(hierarchical hidden markov model,HHMM)的刀具磨损状态监测方法。首先,采用力信号和振动信号作为监测信号,提取时域、频域和时频域特征;其次,通过刀具磨损物理模型对刀具磨损阶段进行划分,提高模型的物理可解释性;然后,采用Fisher Score(FS)特征选择方法筛选出刀具不同磨损状态的敏感特征,构建不同磨损状态的敏感特征集;最后,使用不同磨损状态的敏感特征集训练HHMM,建立分类模型库,从而实现刀具磨损状态监测。实验结果表明,所提模型可以有效地提高刀具磨损状态的识别率,准确率为98.41%,综合查准率和查全率的Macro-F1评价指标为98.44%。

基于半马尔科夫的时滞神经网络输出反馈同步

针对具有时变时滞的半马尔科夫神经网络静态输出反馈主从同步的问题,设计1种静态输出反馈控制器,以实现半马尔科夫神经网络从系统在时变时滞的影响下与主系统同步。利用半马尔科夫切换过程对时变时滞神经网络系统建模,表征神经网络系统参数的突变现象,比起马尔科夫过程,半马尔科夫过程更具一般性;考虑到系统状态不能完全获得的情况,利用输出信息实现神经网络之间的同步;利用李雅普诺夫(Lyapunov)稳定性理论,选取时滞相关的Lyapunov泛函并结合积分不等式缩放技术,得到低保守性的充分条件;在没有控制器输入矩阵的情况下,采用自由权矩阵技术将系统矩阵从Lyapunov泛函广义矩阵中分离,克服固定权矩阵的保守性;最后通过1个数值算例验证控制器设计的有效性。结果表明:设计的控制器可使时变时滞系统在初始状态与主系统不同步时,依然可在5 s后消除误差实现同步;控制信号在消除误差后趋向稳定,在保证同步误差系统随机均方稳定的同时满足混合无穷/无源性能指标,证明了设计的合理性。

基于半马尔科夫链的双模单待终端通信控制方法

针对窄带物联网(NB-IoT)和低功耗蓝牙(BLE)双模单待终端的低功耗、BLE连接时延和NB-IoT下行业务低响应时延的需求,提出一种基于半马尔科夫链的终端通信控制方法以提高终端综合性能。结合NB-IoT的扩展型非连续接收(eDRX)模式和省电模式(PSM),其中PSM下BLE独占射频,构建终端通信状态转换的半马尔科夫链模型,获取功耗节约率和NB-IoT下行平均时延的计算模型;基于BLE连接和NB-IoT下行业务响应的时延要求,结合NB-IoT实时业务流量,动态计算eDRX的关键参数,再通过优化BLE广播时长以获得终端最优综合性能。仿真与实测结果表明,所提方法在低功耗需求场景下的功耗节约率高于0.96,在低时延需求场景下的NB-IoT下行业务平均响应时延低于10 s,满足通信时延需求的同时降低了终端通信功耗。

基于预测案例的马尔科夫链教学方法研究

马尔科夫链由于其对过去、现在、未来状态关系的物理内涵,是实际工程经常运用的数学概念,多用于对未来状态的预测,广泛应用于态势估计、模型构建、趋势预测等方面中。在高校随机过程课程安排中,针对马尔科夫链的教学内容公式化,学生理解较浅,不利于工程实践能力培养。该文重点采用案例教学法,以飞机目标跟踪预测实际工程案例为主线,马尔科夫链物理内涵实现的课程内容为辅线,结合生活中诸多案例讲授本节课程的教学重点及其应用,激发学生对随机过程课程的探索兴趣,锻炼学生自主思考能力。课程强调理论与实践相结合体系,提升学生运用课程内容解决实际问题的能力,并根据马尔科夫链的物理内涵,启发学生保持对未来积极向上、努力拼搏的精神。

基于灰色-马尔科夫模型预测四川省脑血管疾病死亡率趋势研究

目的运用灰色-马尔科夫模型分析四川省脑血管疾病死亡率,并预测2022-2025年死亡率变化趋势。方法运用灰色-马尔科夫模型,对四川省2005-2021年脑血管疾病死亡率进行统计分析,预测2022-2025年脑血管疾病死亡率,并对预测结果进行评价。结果灰色-马尔科夫模型预测精度为99.09%,拟合精准。预测结果表明,2022-2025年四川省脑血管疾病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脑血管疾病死亡率进行较好的拟合和预测,可以作为未来预测脑血管疾病死亡率发展趋势的一种新方法,为脑血管疾病防治策略制订提供理论依据。

采用马尔科夫转移场和图注意力网络的滚动轴承故障诊断方法

针对实际工程环境复杂多变而导致模型识别准确率不高的问题,提出了一种融合马尔科夫转移场和图注意力网络(Markov transition field and graph attention networks,MTF-GAT)的滚动轴承故障诊断模型。利用MTF保留信号时间相关性的优点,将一维信号转换为二维特征图并定义图的节点和边;利用图注意力层可自适应地对邻近节点分配不同权重的特点,提高模型捕获有用故障特征的能力,并采用深层卷积模块进一步提取图的抽象信息;通过模拟实际工程环境,将各类故障信号输入到训练好的MTF-GAT模型进行故障诊断,并在两个数据集上进行试验验证。结果表明,本文所提出的模型在多种环境下均能准确地完成故障分类任务,相较于其他常用的深度学习模型,MTF-GAT模型具有更好的识别精度和泛化性能。

基于马尔科夫模型的双站激光微波混合链路性能分析

针对气象变化对自由空间光(Free Space Optical,FSO)通信链路和毫米波射频(Radio Frequency,RF)通信链路可用率的影响问题,采用马尔科夫建模与稳态概率求解计算方法,分析不同天气条件下FSO/RF混合链路的双接收站分集与中断概率性能.基于FSO链路和RF链路的信道模型,采用有限状态马尔科夫链(Finite State Markov Chain,FSMC)分别对单双站FSO/RF混合链路的切换选择进行建模,推导得出不同参数和天气情况下系统稳态的中断概率表达式.数值计算结果表明,当中断概率达到10^(-6),雨雾天气链路距离为1~7 km时,双站FSO/RF混合链路相比单站可获得4~25 dB的增益.

马尔科夫跳变线性系统二次最优控制的资格迹方法

本文研究了资格迹方法在马尔科夫跳变线性系统的最优二次控制问题(MJLS-LQR)中的应用。常见的方法通过求解耦合的代数黎卡提方程得到最优控制,并不直接优化策略参数。本文在无模型强化学习方法的基础上引入资格迹,直接优化策略参数。考虑参数已知和参数未知两种情况下,MJLS-LQR问题的资格迹方法。参数未知时,无法利用系统参数信息精确表示资格迹,本文利用零阶优化定理近似资格迹,这可以将问题扩展至代价函数非凸的情况。在有限时域和高斯噪声的条件下,分别给出了两种情况下算法的全局收敛保证。数值模拟结果显示资格迹方法与梯度下降算法相比收敛更快。

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.

基于灰色–马尔科夫模型的燃料电池企业自由现金流预测

企业价值评估在资本市场逐步地完善中愈发重要,自由现金流折现模型也被普遍运用,现金流预测是运用自由现金流折现模型评估企业价值中的重要一环,现金流预测的准确性决定了企业估值的准确性。针对当前燃料电池企业发展正处于起步阶段,具备“小样本,贫信息”的特征,文章将灰色预测与马尔科夫链结合来预测企业自由现金流,与传统的预测方法相比,更符合燃料电池企业动态发展的情况。结果也表明,该模型在预测企业自由现金流的精准度方面也有所提高。

基于马尔科夫模型的社区人群启动降压药物治疗预防心血管病的策略比较

目的:在中国鄞州电子健康档案研究(Chinese electronic health records research in Yinzhou,CHERRY)的队列人群中,评价启动降压药物治疗的不同策略预防心血管病的健康收益与干预效率。方法:采用马尔科夫模型模拟评价的不同策略包括:策略1,对收缩压≥140 mmHg的人群启动降压药物治疗(根据2020年《中国心血管病一级预防指南》);策略2,对收缩压≥130 mmHg的人群启动降压药物治疗;策略3,对收缩压≥140 mmHg以及130~140 mmHg且心血管病高风险人群启动降压药物治疗(根据2017年美国心脏病学会/美国心脏协会《成年人高血压预防、检测、评估和管理指南》);策略4,对收缩压≥160 mmHg以及140~160 mmHg且心血管病高风险人群启动降压药物治疗(根据2019年英国国家卫生与临床优化研究所《成年人高血压诊断与管理指南》)。采用2019年世界卫生组织心血管病风险评估模型进行风险分层。马尔科夫模型的循环周期设为1年,模拟10个周期后计算质量调整生命年(quality-adjusted life year,QALY)、心血管病发病数、全因死亡数等结局事件数以评价策略的健康收益,并计算每预防一例心血管病事件或全因死亡的需治疗人数(number needed to treat,NNT)以评价策略的干预效率。马尔科夫模型的参数主要来源于CHERRY队列与公开发表的文献。采用单因素敏感性分析探讨心血管病发病率对结果的影响,采用概率敏感性分析探讨干预措施效应参数的不确定性对结果的影响。结果:共纳入213987名35~79岁基线无心血管病史的人群。相比于策略1,单纯下调降压起始值的策略2可预防的心血管病发病数增加666(95%UI:334~975)例,但每预防一例心血管病发病的NNT增加10(95%UI:7~20)人;而考虑定量风险评估的策略3可预防的心血管病发病数增加388(95%UI:194~569)例,且每预防一例心血管病发病的NNT减少6(95%UI:4~12)人,提示策略3可增加健康收益并具有更高的干预效率。策略4相比于策略1,可预防的心血管病发病数虽然减少193(95%UI:98~281)例,但每预防一例心血管病事件的NNT减少18(95%UI:13~37)人,效率更高。单因素敏感性分析及概率敏感性分析结果与主分析结果一致。结论:在中国发达地区的社区人群中选择降压药物治疗目标人群时,结合心血管病定量风险评估的策略优于单纯将起始值从140 mmHg降至130 mmHg的策略,前者可提升健康收益且兼顾干预效率;不同地区需因地制宜选择降压起始值并结合定量风险评估的策略,以权衡健康收益与干预效率。

基于空间马尔科夫链的粮食生产韧性动态演进及趋势预测

提高粮食生产韧性对保障粮食安全、加快建设农业强国具有重要意义。基于2005-2021年中国省级面板数据,构建粮食生产韧性评价指标体系进行水平测度,在此基础上深入分析其时空动态演进并展开趋势预测。研究表明:第一,考察期内中国粮食生产韧性水平总体呈现逐年提升态势,但近些年增速有所放缓。第二,各省份粮食生产韧性差异明显,整体呈现“东高西低”的特征,且总体差距在考察期内逐步扩大;总体差异主要来源于区域间差异,但2017年后区域间差异逐渐下降,区域内差异逐步成为造成总体差异的主要原因;分区之间发展不平衡问题较为严峻,区域内省际差异明显。第三,中国粮食生产韧性存在较为显著的空间相关性,表现出明显的高-高集聚和低-低集聚特征,即高水平省份多与一个或多个高水平省份相邻,而低水平省份邻域多为低水平省份。第四,各省份粮食生产韧性在短期内较难实现层级跨越;而在引入空间地理因素后,粮食生产韧性的稳定状态有动摇趋势,易表现出“强者恒强,弱者恒弱”的马太效应。

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。

基于隐马尔科夫模型的牵引变压器油纸绝缘剩余寿命预测

为考虑动车组车载牵引变压器油纸绝缘老化状态对剩余寿命的影响,本文采用油中溶解气体含量作为反映油纸绝缘老化的特征参量,由于油纸绝缘老化过程中具有动态特性,依据油纸绝缘老化状态与特征参量之间对应的隐藏状态与观测状态建立隐马尔科夫模型。首先通过贝叶斯信息准则确定隐藏状态数目,利用k-Means算法对观测序列进行聚类处理。在此基础上,利用Viterbi算法对观测序列进行状态识别进而确定油纸绝缘老化状态,最后结合比例风险模型确定可靠度函数。通过CRH2型动车组车载牵引变压器油中溶解气体在线监测数据验证模型的准确性,最终得到油纸绝缘的剩余寿命与实际寿命基本相符,从而可为后续制定牵引变压器维修策略提供理论参考。

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。

基于灰色马尔科夫模型的随机多次冲击损伤累积研究

针对海战时舰船设备遭受敌方武器冲击及自身火炮后坐力造成的损伤累积问题,提出了结合灰色马尔科夫模型和Dirlik公式的随机多次冲击损伤累积预测方法。以GM(1,1)模型为基础,通过引入马尔科夫状态转移矩阵,给出新的灰色马尔科夫方法处理和预测随机冲击载荷数据。基于Dirlik公式,提出一种在随机冲击下零件的损伤累积和寿命预测方法。以铝合金6061轴试样为研究对象,将该方法与Miner法的预测值对比。结果表明,随机冲击下的预期损伤率与峰度成正相关,较大的峰度对冲击疲劳损伤有显著的影响。该方法得到的寿命预测值与真实值的误差更小,显著优于传统的Miner法。该方法可靠并偏于保守,可以为舰船设备零件的随机多次冲击损伤累积研究提供数据支持和理论参考。

融合Lasso的近似马尔科夫毯特征选择方法

在特征选择问题中,近似马尔科夫毯常用于判断冗余特征,但所得到的冗余特征并不完全相同,因此,在直接使用近似马尔科夫毯删除冗余特征时,存在可能导致信息丢失的情况,影响模型精度。为此,提出一种用于中药代谢组学高维小样本数据的融合Lasso的近似马尔科夫毯特征选择方法。方法分为两个阶段,第一阶段,通过最大信息系数对特征的相关度分析过滤无关特征;第二阶段,采用近似马尔科夫毯构建相似特征组,使用Lasso评估相似特征组中特征影响力,迭代去除冗余特征。通过实验对比表明,该算法可以在一定程度上减少有用信息丢失,去除无关特征和冗余特征,提高模型精度和稳定性。

基于灰色-马尔科夫模型评估石雀滩海洋牧场岩礁鱼类碳储量

本研究以石雀滩海洋牧场许氏平鲉(Sebastes schlegelii)、大泷六线鱼(Hexagrammos otakii)、褐菖鲉(Sebasticus marmoratus)、铠平鲉(Sebastes hubbsi)、厚头平鲉(Sebastes pachycephalus)等岩礁鱼类为研究对象,基于2017—2020年地笼网采捕的渔获量数据,采用元素分析法和灰色-马尔科夫模型,统计并预测了岩礁鱼类现存生物量的碳储量(以下简称岩礁鱼类碳储量)。结果显示,岩礁鱼类干样碳含量分布范围为42.95%~50.19%,平均值为(46.11±2.34)%;鲜样碳含量分布范围为11.05%~13.25%,平均值为12.30%。2017年春季、2018年冬季、2019年春季和2020年冬季鱼礁区岩礁鱼类碳储量分别为293.46、104.49、119.40和48.48 t,呈波动式下降趋势;对照区分别为21.64、59.07、6.73和0 t,呈先上升后下降的趋势。灰色-马尔科夫模型验证数据平均相对误差为8%,较GM(1,1)模型预测精度提升了12%。经预测,鱼礁区岩礁鱼类碳储量呈下降趋势,2021年春季、2022年冬季、2023年春季和2024年冬季分别为64.84、49.84、25.28和19.43t。研究结果可为评估岩礁鱼类碳汇潜力提供依据,为建立渔业碳汇基础上的海洋牧场岩礁鱼类资源开发策略提供科学参考。

基于马尔科夫链的高校学生注意力分配过程研究

为研究高校学生在上课期间的注意力分配情况,使用头戴式眼动仪记录了20名学生的眼动数据。分析表明,瞳孔直径扩大率与测试成绩有显著正相关,说明注意力保持能力影响知识获取和理解水平。学生注视区域分为7个兴趣区:多媒体、黑板、老师、课本、笔记、手机以及其他区域。运用马尔科夫链理论可推算出学生在各兴趣区间内注视的转移概率和稳态分布。研究表明,学生对知识的认知加工主要来源于多媒体和老师板书,低头看课本时最易发生注意转移。该模型实现了高校学生注意力分配的量化研究,为提升教学质量、改善教学模式提供了科学客观的依据。