灰色-马尔柯夫链理论在水稻二化螟预测上的应用

根据湖南省湘潭县1994—2003年来水稻二化螟发生面积的统计数据，分别应用GM（1，1）和灰色-马尔柯夫链理论与方法，对该地区二化螟发生面积进行预测。预测值与实际发生值比较发现，GM（1，1）模型和灰色-马尔柯夫链模型10年平均预测变化率分别为10．56％和6．18％，后者大大提高了预测的准确度，显示了灰色-马尔柯夫链理论在某些农业灾害预测中应用的优势。     

灰色马尔柯夫预测模型

概要地介绍了灰色系统理论的研究对象，引入了ＧＭ（１，１）灰色预测模型，并将灰色预测与马尔柯夫预测方法相结合建立了一种对ＧＭ（１，１）模型进行了预测物新方法，克服两种预测法的不足，提高了预测精度。最后用一例子说明灰色马尔柯夫预测方法的应用。     

灰色-马尔柯夫链理论在水稻二化螟预测上的应用

根据湖南省湘潭县1994~2003年来水稻二化螟发生面积的统计数据,分别应用GM(1,1)和灰色-马尔柯夫链理论与方法,对该地区二化螟发生面积进行预测。预测值与实际发生值比较发现,GM(1,1)模型和灰色-马尔柯夫链模型10年平均预测变化率分别为10.56%和6.18%,后者大大提高了预测的准确度,显示了灰色-马尔柯夫链理论在某些农业灾害预测中应用的优势。     

灰色马尔柯夫模型在建筑工程坍塌事故预测中的应用

以建筑施工过程中频发的坍塌事故为研究对象,将灰色GM（1,1）模型与马尔柯夫预测技术相结合,构建坍塌事故的灰色马尔柯夫预测模型,并以我国三级以上建筑工程坍塌事故统计数据为基础,对我国坍塌事故进行趋势分析和状态预测。     

改进的灰色马尔可夫模型在股票分析中的应用

针对经典马尔可夫方法进行预测需要掌握大量数据和原始的灰色GM（1,1）的指数形特征的问题,采用带波动的多项式代替灰色GM（1,1）模型中的指数形曲线,改进了现有的灰色GM（1,1）马尔呵夫模型．利用改进后的灰色马尔可夫模型对股票价格、上证综合指数进行预测,并与经典的灰色GM（1,1）模型和原始的马尔可夫链模型和灰色GM（1,1）马尔可夫链模型3种方法的预测值进行了比较,得到的股票价格与上证指数的预测值精度优于其他3种方法．     

用改进的灰色—马尔柯夫模型预测矿井瓦斯涌出量

在对新老两种被广泛应用于有关时间序列诸类问题预测预报的灰色预测方法与马尔柯夫预测方法进行有关分析的基础上,将两者结合起来,形成一个改进的兼有灰色预测与马尔柯夫转移概率矩阵预测优点的灰色-马尔柯夫预测模型。该预测模型能充分利用历史数据给予的信息,可大大提高随机波动性较大数据序列的预测精度,可进一步拓宽灰色预测的应用范围。利用该预测模型对一些矿井进行瓦斯涌出量大小的预测研究表明,该模型具有较强的适用性和较高的准确性,用其对动态系统的分析更为适合。该预测模型为矿井瓦斯涌出量时间动态数列的预测提供了一条新的途径。     

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.     

基于马尔科夫链改进无偏灰色Verhulst的中长期负荷预测模型

在传统灰色Verhulst模型的基础上,提出无偏灰色Verhulst-markov模型,通过无偏灰色Verhulst模型,更好地解决了数据量偏少和受特定负荷数据类型的影响,同时,通过马尔科夫链进行状态估计,提高预测的误差精度。算例结果表明:无偏灰色Verhulst-markov模型在中长期负荷预测中具有较高的预测精度。 更多还原     

灰色拓扑模型在短期股票预测中的应用

股票价格走势的预测是投资和证券理论界普遍关注的课题,灰色理论主张用单因素GM（1,1）模型进行灰色预测,然而GM（1,1）模型形状简单不能够反映不规则的任一波形,故原始数据频频波动时,通常采用拓扑预测。本文采用改进的灰色拓扑方法研究了股票价格走势预测模型,并通过实证研究说明了该模型具有预报应用价值。     

时变参数灰色沉降预测模型及其应用

目前大部分沉降预测模型均假定模型的参数在沉降发展过程中是不变的，这与实际情况不符，从而影响了模型的预测精度，当预测模型的参数也是时间的函数时，系统响应预测可分为两部分：一是预测模型参数的预测；二是根据参数预测值的系统响应预测，在灰色GM（1，1）模型的基础上，建立了时变参数灰色GM（1，1）模型，其模型中的参数用多项式逼近，并采用最小二乘法确定多项式中的待定系数，最后将此模型应用于建筑（构筑）物的沉降预测，实例计算表明，时变参数预测模型有望提高模型的预测精度。     

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.     

主梁变形预报的改进非等间隔权重灰色修正模型

针对斜拉体系加固张拉施工阶段主梁变形难以预报,传统非等间隔灰色模型在其应用中存在精度低的问题,提出了一种马尔科夫链残差修正的改进非等间隔权重灰色主梁变形预测模型。首先,该模型将主梁变形量和索力差分别看作传统非等间隔灰色模型中的原始数据列和时间差,考虑在累加生成和累减还原过程中是否引入权重分配系数,构建了4种不同的非等间隔权重灰色预测模型,并依据相似度准则确定相应的最优权重分配系数和最佳计算模型,提高预测精度;然后,采用马尔可夫链法反映出主梁变形残差序列的随机波动特征,从而对改进非等间隔权重灰色模型的预测值进行修正,较好地弥补了单一预测模型预测精度偏低的不足,进一步提高模型的预测精度;最后,通过该模型对斜拉体系加固主梁变形进行预测。研究表明,相对传统非等间隔灰色模型,在模型累减过程中引入权重分配系数后的模型相对误差平均值降低0.47%;采用马尔可夫链法对预测结果进行修正后,相对误差平均值降低10.32%,能显著提高预测模型的精度;与马尔科夫链修正后的传统模型相比,经累减还原优化后的修正模型相对误差平均值降低3.50%,预测精度更高,能够较好地反映出了斜拉体系加固主梁变形的发展趋势;该模型的核心理论是灰色系统理论,对实测数据并无特殊要求和限制,同样适应于其他工程领域的变形预测问题。     

网架结构变形的灰色预测

对网架结构特征点进行等时刻观测,利用灰色理论建立网架结构变形的预测模型,对网架结构的变形发展趋势进行预测分析,将预测结果与实际观测结果进行比对,确定灰色理论预测模型适用于网架结构的变形观测。在预测的精度分析中,采用残差检验的方法,通过对预测变形数据的绝对误差和相对误差进行系统分析,认为灰色理论的预测模型对网架结构的变形发展趋势具有较可靠的预见作用。     

考虑奇点扰动问题的时间序列预测方法

目前，对于各种工业产品可靠性或者剩余寿命的预测方法通常都基于历史退化数据，这些历史数据的趋势变化可以为产品最终的维修和保障决策提供理论依据。然而，退化数据中出现的奇点扰动问题经常导致预测的准确性严重下降，这是可靠性预测领域的一个巨大挑战。为解决这个问题，该文采用样条函数方法作为数据趋势逼近模型，针对退化趋势中存在的各种奇点扰动情况，三次非多项式样条模型的二阶导数可以形成观测状态序列。引入了一种改进的结合粒子群优化算法的加权隐马尔科夫方法来外推样条函数所生成的观测序列，计算所产生的参数将更新样条函数的参数，组成一套综合完整的优化预测器。仿真和实例实验均证明了该方法的有效性。     

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。     

高等院校教师人才流动的Markov-chain预测模型

介绍并解析随机过程理论中的马尔科夫过程与马尔科夫链;针对高等院校教师人才流动变化过程,利用马尔科夫过程分析方法建立描述人员流动变化趋势的Markov-chain预测模型,详细阐述了模型的算法步骤.以某所高等院校教师人才流动的状态转移数据作为算例,运用新建立的预测模型,对该院校教师人才的流动趋势做出了预测分析.最后,将教师进修状态纳入分析范围,进行了教师职业生涯和职务发展趋势预测的深入分析.应用模型对实际算例的求解结果表明:Markov-chain预测模型及算法,叙述简洁、运算方便,为高等院校教师人才流动,乃至其他行业人才流动的预测提供了一种新的、有效的思路和方法.     

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。