灰色马尔可夫模型在公路运输弹性系数预测中的应用

灰色模型不适合长期、随机性和波动性较大的数据序列预测,针对这一问题引入马尔可夫预测理论,建立了公路运输弹性系数的灰色马尔可夫预测模型.模型兼有灰色预测和马尔可夫预测的优点,克服了随机波动性数据对公路运输弹性系数预测精度的影响,拓宽了灰色预测模型的应用范围.通过湖南省公路客运弹性系数预测的实例证明,基于灰色马尔可夫的公路运输弹性系数预测模型的预测精度普遍高于灰色GM(1,1)模型的预测精度,具有较好的实用性.     

基于灰色马尔科夫链的用电量预测模型分析及应用研究

准确预测用电量是电力系统运行和规划的基础,是电力企业制定配售计划、经营战略和策略的基础。用电量受到产业结构、经济发展、居民收入水平和国家政策的影响,是一个灰色系统。针对我国供电量进行预测,首先采用灰色模型GM(1,1)进行预测,利用初步预测结果的相对误差构建马尔可夫转移矩阵,对灰色模型得出的预测值进行马尔可夫修正,经实例验证,预测精度可以进一步大幅提高。     

基于灰色马尔可夫模型的区域物流规模预测

在建立区域物流规模预测的灰色马尔可夫模型的基础上,以国家统计局公布的陕西省1997~2006年货物周转量的统计数据为依据,对其2007~2011年的物流规模进行预测.与灰色GM(1,1)方法相比,灰色马尔可夫链模型对区域物流规模的预测更加科学合理.     

组合模型在能源需求预测的应用

为科学预测未来我国能源需求,通过文献萃取选取经济发展水平、人口规模、城市化率、产业结构和技术进步水平作为我国能源需求影响因素．运用拉开档次法计算各模型权重,构建ARIMA、多元回归、灰色GM(1,1)和支持向量回归机的组合预测模型,运用该组合模型和目前常用组合预测模型分别计算我国2005-2011年能源需求,并与实际结果进行比较,结果表明:该组合预测模型具有更高的预测精准度. 最后运用该组合模型预测2012-2020年我国能源需求,预测结果表明: 2012-2020年我国能源需求以平均3.42%的年增长率增长,2020年我国能源需求量将比2012年增加30%左右.     

一种趋势划分的灰色马尔可夫网络流量预测方法

网络流量预测对网络规划、流量管理等方面起着重要作用.针对网络流量数据波动性比较大,在一定范围内呈现某种趋势等特点,将灰色GM(1,1)模型预测和马尔可夫链预测相结合,提出一种趋势划分的灰色马尔可夫网络流量预测方法.该方法以网络流量时间序列建立灰色预测模型,得到流量的拟合值和趋势值序列,通过划分的趋势值序列状态区间构造马尔可夫模型并加以预测.在校园网实际流量预测的实验结果表明,该方法具有良好的预测性能.     

灰色马尔可夫链在预测高温后钢筋强度退化中的应用

灰色预测模型可以在基础资料缺乏的条件下建立模型进行预测,但对于波动性较大的数据,它的预测精度比较低,而马尔可夫链模型可以克服数据波动较大的局限性.在灰色预测的基础上,引入马尔可夫链预测,建立起了灰色马尔可夫预测模型,并且针对高温后钢筋强度退化的试验数据进行了实证分析.证明了利用灰色马尔可夫链对高温后钢筋强度退化随时进行预测,是一种行之有效的新方法.     

灰色最小二乘马尔可夫链预测算法

科学的预测对于经济现象的研究和经济决策的制定都具有十分重要的意义,因此,关于经济预测理论和方法的研究一直是一个热点.将灰色模型预测方法GM(l,l)、最小二乘法与马尔可夫链预测相结合,提出灰色最小二乘马尔可夫链改进预测方法,并且针对我国能源消费总量的发展趋势进行了预测,得出比灰色预测更加准确的结论.从而证明,灰色最小二乘马尔可夫链改进方法是个好算法,更有利于决策者的经济决策行为.     

基于灰色残差马尔可夫模型的郑州市旱涝灾害预测

针对旱涝灾害影响范围广、发生频率高和难以准确预测的情况,利用马尔可夫状态转移矩阵与DGM(1,1)预测模型的互补优势,构建了灰色残差马尔可夫预测模型.选取郑州市某60 a的年降水量作为历史数据,运用均值-标准差旱涝等级划分法得到干旱和雨涝的降水量临界值,从而取定上、下灾变点,分别建立干旱和雨涝日期灾变序列,并对序列进行建模求解.结果表明,灰色残差马尔可夫预测模型计算简便、精度较高.预测结果可以为郑州地区的旱涝预测及防灾减灾工作提供借鉴.     

基于灰色马尔可夫链的城市居民人均收入预测

城市居民家庭人均可支配收入是用以衡量城市居民收入水平和生活水平的最重要和最常用的指标,因此对预测结果的的精度要求较高.灰色马尔可夫链模型兼并了灰色预测和马尔可夫预测的优点,在城市居民收入的预测中有较高的应用价值.     

入境旅游发展的灰色马尔可夫预测模型研究

旅游业是城市服务业的支柱产业,对国民经济和社会发展的贡献显著,入境旅游发展预测具有重要的经济价值和社会意义。将GM（1,1）灰色系统理论和马尔可夫理论相结合,建立灰色马尔可夫数学模型。根据苏州市入境旅游外汇收入历史数据进行预测,结果显示,灰色马尔可夫预测模型精度高,预测效果好,具备良好的参考价值。     

基于灰色马尔科夫链的道路交通死亡率预测

道路交通事故死亡率是反映道路交通安全的重要指标,为了对其进行准确预测,将灰色系统理论与马尔科夫链结合起来,构建了灰色马尔科夫预测模型,并将该模型与GM（1,1）模型进行比较分析.结果表明,灰色马尔科夫链模型能更好地预测道路交通事故死亡率.     

灰色系统模型在强夯地基处理中的应用

应用灰色系统理论通过对某住宅楼强夯地基静力载荷数据的分析,建立灰色系统GM(1,1)模型,预测其在不同加载等级下的地基沉降量.计算结果表明,预测模型计算结果与实测值拟合较好.     

基于合作对策的非等距灰色组合预测模型

对于非等间距的原始数据序列,根据灰色预测模型的建模特点,提出了一类非等间距灰色组合预测方法,利用合作对策方法确定组合预测模型权系数.弥补了传统非等间距原始数据预测模型的不足,提高了灰色预测的精度.实例表明结果理想可靠,有较好的实际意义.     

苏州地面沉降灰色系统预测模型

应用灰色系统理论,针对苏州市发生地面沉降的一组时间序列观测数据,建立了灰色预报GM(1,1)模型,预测了苏州市近期地面沉降量.计算结果表明,预测模型计算结果与实测值拟合较好.     

多变量灰色数列预测模型在非典研究中的应用

在传染病传播过程中,对病人数的预测一直是一个重要课题.研究了利用灰度模型中的灰度理论建立起GM(1,3)模型,并采用GM(1,1)模型修正残差,得到确认病人数的预测模型,再采用人工神经网络对所得数据进行校正,进一步提高了预测精度.将MATLAB编程计算得到的预测结果,与真实数据比较,可以知道该预测模型比传统预测模型具有更高的精度.     

时间序列的灰色建模试验

介绍了GM(1,1)的原息模型、新息模型和等维新息模型的建模方法,比较分析了GM(1,1)加权预测模型和非加权预测模型的可靠性问题.通过对实验结果的比较分析,我们认为等维新息加权预测模型预测的结果最接近真实值,其余依次是等维新息模型,加权新息模型,新息模型.在这6种预测模型中,预测精度最差的是原息模型.     

管制员需求量预测研究

通过收集整理和分析一系列统计资料,选择灰色预测模型、灰色-马尔可夫预测模型、多元回归法和组合预测法等4种不同的人才需求量预测模型,预测出我国民航未来5年每年持照管制员需求量的时间序列,并进行了精确度分析。所得到的结果对我国民航各级管制单位制定人才引进计划,管制员培养院校制定招生计划均具有一定的参考价值。     

组合灰色模型在电力系统负荷预处理中的应用

根据GM（1,1）模型的特点,通过在数据序列前面加一个非负数,提出了加数GM（1,1）模型的方法。该方法克服了原始模型中不能利用第一点数据的缺陷,提高了原始数据的利用率。同时,结合电力负荷呈日周期性变化的特性,提出了基于关联度的组合灰色预测模型用于电力系统负荷预处理。实例表明,加数模型的预测精度优于原始模型的预测精度,组合灰色模型比单一的灰色模型在预测精度上有明显提高。     

改进GM(1,1)模型在特装修理费用预测中的应用

基于灰色系统GM（1，1）模型理论，用改进后的预测模型预测海军舰船特装修理费用，可充分开发并利用少量数据中的显信息和隐信息，避免复杂的相关关系，克服了原始数据的离散性，得到高精度的预测结果，以某型舰船特装修理费用为例，建立了预测模型，并进行了中短期预测，结果表明，其精度优于传统模型。     

基于Markov链的最优化模型在长江水质预测中的应用

马尔科夫预测方法在预测领域有着广泛的应用.该方法应用的一个重要问题就是如何估计一步状态转移概率矩阵.在历史资料没有给出系统处于n个状态次数的情况下,给出一步状态转移概率矩阵估计的最优化方法.最后讨论了基于Markov链的最优化预测模型在长江水质预测中的应用,表明该模型有效、可行.