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。     

马尔科夫预测在房地产市场营销中的应用研究

针对房地产市场营销的系统动态特征,应用马尔科夫链滚动预测方法,可在仅仅占有前期样本的基础上实现系统定量预测,可用于指导房地产市场营销过程中的理性经营.为揭示房地产市场营销活动中主因素构成及其系统数理内涵,文章主要就有关样本解析建模、马尔科夫链滚动预测方法提出了分析研究的相应定量定性结论.马尔科夫预测方法在适用于短期预测的基础上,当市场比较稳定并在一定时期内没有大的变动,只要状态转移矩阵滚动次数足够多,同时也适用于长期预测.     

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.     

群体生灭的马尔科夫过程

群体生灭过程是一种应用很广，的模型，在生物学、生物系统工程学和人口学等领域都有广泛的应用。群体生灭是复杂的随机过程，但它是具泊松性质的马尔科夫过程，因而可以用马尔科夫决策规划的理论和方法来研究。本文研究了线性生灭过程、非时齐的生灭过程，纯生、纯灭与迂入过程以及两性群体增长的马尔科夫过程。     

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     

基于寿命周期考虑桥梁结构性能的评估和预测

为了对桥梁有的放矢地进行管理和维护,在城市轨道交通高架桥梁的寿命周期中,保证最优化的维护成本和最可靠的结构性能,需要对结构性能作出准确的判断和预测.通过马尔科夫过程对桥梁结构性能进行分析和预测,得到了与时变可靠度理论相一致的结果.从而不仅可以评定结构的未来等级,还有助于进一步建立结构等级与维护成本的关系方程.     

MC-最优变权组合模型在建筑物变形中的应用

提出一种基于马尔科夫链(MC)误差修正的最优变权组合预测模型。该模型用马尔科夫链误差修正理论分别对GM(1,1)模型和线性回归模型的预测值作进一步的修正,充分发掘残差序列隐含信息,再建立最优变权组合预测模型,给出了MC-最优变权组合预测模型算法的实现流程。通过算例验证表明,该模型继承各单一模型的优点,并克服其模型缺陷,同时具备了马尔科夫链的误差修正特性,在一定程度上可以确保较优的局部预测数据和较好的全局预测精度,在建筑物变形预测中具有应用价值。     

基于LSSVM和马尔科夫链模型的公路客运量预测

通过分析常用的客运量预测方法,提出了基于LSSVM和马尔科夫模型的组合预测模型。以2004年~2013年兰州市公路客运量的实际值为基础,通过LSSVM对客运量的预测,得到了2014和2015年的公路客运量的预测值,结合实际客运量计算出其预测结果的相对误差。对相对误差进行划分状态区间,运用马尔科夫模型对预测结果进行修正,进而得到高精度的客运量预测值。最后将所得结果与应用单一的LSSVM预测方法及时间序列方法预测所得结果进行对比。分析结果表明,基于LSSVM和马尔科夫链模型的组合预测模型预测精度较高,满足实际需求。     

基于BP神经网络马尔科夫模型的径流量预测

讨论了马尔科夫链状态划分的黄金分割率法和"马氏性"检验法,并针对BP神经网络预测和马尔科夫预测的优缺点,提出了BP神经网络与马尔科夫相耦合的BP神经网络马尔科夫模型,以石泉水库年入库径流量为例,验证了该方法的可行性.     

基于GM(1,1)-马尔科夫模型的城市用水量预测

运用GM(1,1)-马尔科夫模型对城市用水量进行预测,克服了灰色预测与马尔科夫预测各自的缺点和不足,提高了预测的精度,增强了预测结果的可靠性、科学性和实用性.     

电力市场买主与电力市场属性分析

从当前电力市场研究状况及市场基本含义出发,结合电力商品本身特点,提出电力市场的买主应确立为大用户企业和配电商,进而提出电力市场属于商品市场中的组织机构市场,并简要分析了电力市场运营中值得注意的几个问题．     

发电企业绩效评估体系分析与研究

基于电力企业绩效评估体系改进的必要性,通过对电力产业的外部环境,市场结构及产业特点的分析,采取Kaplan和Norton提出的平衡计分卡,从财务、顾客、内部运作程序、学习与成长4个方面,运用德尔菲法、AHP层次分析法,以及主成分分析法对各指标赋权,构建了新的发电企业业绩评估体系.     

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。     

发电企业战略成本管理研究

随着电力体制改革的深入,发电企业必将成为电力市场竞争的主体,而竞价上网是发电企业竞争的必然选择,在其他条件基本相同的情况下,价格优势就是发电企业的竞争优势,其直接关系到企业的生存和发展.成本是价格的决定性因素,但传统的成本管理方法已经不能适应电力市场竞争的要求,必须引进新的成本管理理念和新的管理方法,本文对此作出了论述.     

能源紧缺下的电力营销策略

从电力产品的独有特性和营销功能方面，分析了电力产品的营销特点，指出在能源紧缺下，供电企业应采取采取网络营销、神人营销、抢先营销、共生营销、让利营销、市场细分营销、差异市场营销等新的营销方式与营销策略，开拓电力市场，促进电力经济的可持续发展．     

马尔柯夫模型在保险市场中的应用

阐述了马尔柯夫预测法的基本原理,分析了保险市场中同险种市场占有率满足马尔柯夫链的性质,用马尔柯夫模型预测了动态保险市场的占有率状况并做出了最优决策,为保险公司经营和决策提供参考。     

电网企业投资策略选择研究

电网企业固定资产投资占总资产比重的平均水平达到80%以上,高投入特点十分明显。因此,电网企业经营效益的好坏与投资有较为密切的关系,科学合理的投资策略才能确保企业的可持续发展。以某电力公司为例,通过电网建设投资与市场需求、财务状况、运营绩效的关联分析,研究电网企业投资定位选择对经营发展的影响逻辑,进一步提出科学确定投资策略的建议。     

基于商业智能的电网负荷预测模型的构建研究

根据对电网负荷预测业务的分析,采用探索型数据分析方法对电力企业数据仓库中的数据进行训练建模,构建出电网负荷预测模型。模型应用情况表明：应用该模型后电力企业负荷预测较传统预测方法准确率明显提高,电力企业预测技术水平相应提高,同时,应用该模型还有助于电力企业有计划地进行用电管理,确保电力企业决策分析可行性。     

马尔科夫模型在企业人力资源供给预测中的应用

基于马尔科夫过程,建立了企业人力资源供给预测模型,通过具体历史数据的收集,找出组织过去人事变动的规律,由此推断未来的人事变动趋势。以某电厂作为模型的实际应用案例对算法进行了验证。     

基于模糊多层次综合评价的电力企业绿色供应商选择

供应商管理是供应链管理的重要组成部分,结合电力行业特征,设计出电力企业的供应商综合评价体系,并为顺应国家电网公司提出的全面绿色生产要求,将产品的绿色化程度纳入评价供应商的指标体系。根据评价指标体系,运用模糊多层次综合评价方法,评判出电力企业所应选择的最合适的供应商,最后通过算例分析论证了评价指标体系的可行性,为电力企业决策者在进行供应商选择时提供了决策依据。