模糊马尔科夫链状预测模型及其工程应用

针对工程问题的特点结合马尔科夫链理论 ,提出了具备状态模糊划分和具有“大体无后效性”特点的模糊马尔科夫链状的预测模型。并给出了模糊马尔科夫链的初始概率和一重转移概率的计算方法的一般公式。发展了马尔科夫链预测方法 ,拓宽了其应用范围     

用C语言实现马尔科夫链预测模型的构造

简要介绍了马尔科夫转移矩阵预测法的基本概念,给出了用C语言构造的马尔科夫链预测模型程序及运行方法。     

基于时间策略的连续时间Markov过程验证

对系统模型进行验证是保证系统安全的一个关键.连续时间Markov过程可以刻画复杂并发系统的随机、概率、不确定性特征.提出时间依赖策略下连续时间Markov过程验证方法,将连续时间Markov过程转换成为交互式马尔科夫链,给出模型的转换方法及不确定性选择策略的转换方法,最终通过求解交互式马尔科夫链的时间可达概率最值实现对连续时间Markov过程模型的验证.理论分析表明,提出的方法具有可行性.     

谈马氏过程在经济生活中的应用

马尔科夫过程是具有马尔科夫性质并且是存在于离散的指数集和状态空间内的随机过程。适用范围在连续指数集中的马尔科夫链我们称之为马尔科夫过程,但有的时候也被看作是马尔科夫链的子集,也就是连续时间的马尔科夫链。马尔科夫过程的应用十分广泛,不光在工业和商业中有所涉及,在经济和金融方面都有着极其重要的作用。结合实例给出马尔科夫过程在经济生活领域里的一些简单应用。阐述马氏过程在经济生活中的重要作用和应用价值。     

上证综合指数波动情况研究——基于滚动窗口的马尔科夫链预测模型

文章运用基于滚动窗口的马尔科夫链预测模型,对上证综指的变动进行研究,创新的给出概率转移矩阵、极限概率以及预测准确率的时变特征,并给出马尔科夫链预测模型的最优窗口长度和状态定义阀值。研究揭示,大盘波动幅度与大盘的极限概率有着密切的关系;股指期货推出后大盘平盘概率占据主导地位,平稳性显著提高,马尔科夫链预测模型的预测准确率也有了较大提高。     

m值随机变量序列的随机比较系数与马尔科夫链的一个强大数定律的推广

本文的目的是要引进m值随机变量序列相对于m个状态的马氏链的随机比较系数的概念,并利用这个概念给出马尔科夫链的一个强大数定律的推广。     

马尔科夫链的一个强大数定律的推广Ⅲ

本文继续研究马尔科夫链的一个强大数定律的推广,将前文中的结果推广到相应极限的界用不等式给出的情况.     

马尔科夫链的强大数定律在奇异单调函数的构造中的应用

本文揭示了马尔科夫链的强大数定律与奇异单调函数之间的联系,给出了构造奇异单调函数的一种相当普遍的方法。     

大学生就业跟踪模型及其应用

结合高职毕业生就业实际,建立了就业质量评价指标体系,运用马尔科夫链系统分析了就业状态及其转移过程,依据转移矩阵建立了就业跟踪模型,通过历年的反馈数据对模型效果进行分析,给出了加快就业转移速度的动态策略。     

Fuzzy马尔科夫链

本文讨论了模糊条件概率及其性质,给出了模糊马尔科夫链的定义和模糊状态转移概率的计算公式.     

港口吞吐量的马氏链 时序分析预测

通过比较分析时间序列分析（TSA）和马尔科夫链预测方法,研究港口吞吐量科学预测的新方法.组合温州港近20多年的历史吞吐量数据,分别采用TSA和马尔科夫链进行预测.将TSA与马尔科夫链校正模型相结合,进行港口吞吐量预测.结果表明,上述复合模型较之TSA模型平均预测精度提高50%,较之单一的马尔科夫链平均预测精度提高75%.根据吞吐量实际数据的验证结果,建立马氏链-时序分析预测模型.结果表明,该模型能够同时反映吞吐量序列的增长趋势和随机波动性,更符合港口吞吐量的实际变化情况.     

基于图论的马尔可夫链分析研究

利用图论对马尔可夫链进行了分析研究,提出了概率通量概念,它是马尔可夫链稳定状态概率与其一步转移概率之乘积,有流入、流出之分;建立了马尔可夫概率通量平衡方程,即一个马尔可夫链经过一定时间达到平衡状态,其每一状态之流入、流出概率通量相等,并将其与电路中的克希荷夫电流守恒定律(KCL)作了对比,二者在形式上是统一的。利用概率通量平衡方程求解马尔可夫链稳定状态概率具有较好的直观性,易于理解。     

结构状态的马尔科夫链模型及其统计推断

马尔科夫链是结构状态宏观描述和预测中一个可接受的概率模型,但在建立该模型的过程中目前的极大似然法需在较长的时间跨度内采集不同时期的数据,存在数据采集方面的困难。本文为此提出了利用当前数据的最小二乘法,使得通过统计推断建立马尔科夫链模型更为现实可行。     

基于BP神经网络与马尔可夫链的短期电价预测

提出了一种基于BP神经网络与马尔可夫链的短期电价预测方法.在采用BP神经网络模型进行短期电价初步预测的基础上,按照模糊C-均值聚类法划分预测误差的马尔可夫链状态区域,再根据状态转移概率矩阵对预测误差进行修正,得到最终预测结果.算例仿真结果表明,所提出的方法比单纯采用神经网络的预测精确度更高.     

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.     

一类隐非齐次马尔可夫模型的强极限定理

在假定隐藏的马氏链为非齐次且从隐藏链到观测链的转移矩阵列也与时刻n有关的情况下,对一类在发音过程中常用的隐马尔可夫模型进行研究.这类模型的主要特点是观测链不仅受当前状态的影响还与上一时刻的状态有关.先给出了该模型的强极限定律,然后得出了状态出现频率的强极根定理.     

HMM信道建模中齐次马氏链极限分布的矩阵分析

HMM信道建模中频繁用到状态转移概率矩阵 P 平稳分布求解. 本文首次通过对马氏链的转移概率矩阵进行矩阵特征值分析 ,给出了马氏链遍历性的一个充要判别定理. 最后利用这个充要条件 ,给出了平稳马氏链极限分布的一种矩阵特征值分解求法 .     

基于神经网络的马尔科夫链和遗传算法对股票价格预测研究

针对股票收益率和风险的不确定性,文章提出一种基于BP神经网络的马尔科夫链和遗传算法组合模型,该模型通过对神经网络以滚动预测法完成股票价格曲线的粗略拟合;在此基础上,借助马尔科夫链对股票价格的曲线拟合进行系统状态划分,并用遗传算法对系统状态划分进行优化,提高马尔科夫系统状态划分的合理性;最后用马尔科夫链缩小预测区间以提高预测精确度。