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.     

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     

马尔科夫排队过程

马尔科夫排队过程是马尔科夫决策规划的一个重要应用。本文研究将一般的排队系统转化为马尔科夫排队过程,因而可以利用马尔科夫决策规划的求值运算来求解。本文着重介绍了顾客逐一的接受服务和顾客成批的接受服务两种最主要类型并计算给出相应的结果。     

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。     

马尔科夫链的一个应用

本文给出了一个判别马尔科夫链具有普遍历性的充分条件，并给出了马尔科夫链的一个新的应用，即利用马尔科夫键来定量地评价教师的教学效果，这种评价方法具有比目前各种评价方法更为科学合理的特点。     

基于马尔科夫过程的电力企业市场竞争预测

在经济预测的方法中,马尔科夫过程预测技术不需要连续不断的历史数据,只需要近期的资料就可以预测未来。许多经济和社会现象中的动态系统问题,都可采用马尔科夫过程来描述。因此,它的应用较为广泛。针对电力企业的自身特点,利用马尔科夫过程建立了市场占有率的马尔科夫过程预测模型,给出了模型的应用,可以为发电企业参与电力市场竞争提供必要的决策依据。     

人脸面部表情图像的隐马尔科夫建模及情感识别

文中旨在使用隐马尔科夫模型对人脸面部表情图像进行建模以对人脸表情中的情感进行识别,采用子窗口对人脸面部表情图像进行采样,利用离散余弦变换提取了所需要的特征向量,通过对人脸面部图像进行隐马尔科夫建模,使用获得的特征向量作为观测向量对人脸面部图像的隐马尔科夫模型进行训练.使用训练后的隐马尔科夫模型对JAFFE人脸图像测试集中的人脸表情图像进行情感识别.测试结果表明:隐马尔科夫模型用于人脸面部表情图像的情感识别有效可行,其总体正确识别率达到87.3%.     

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.     

中科大首次实现对开放量子系统的环境调控

中国科学技术大学、中国科学院量子信息重点实验室的研究小组与国外研究组合作,首次实现了对开放量子系统的环境调控,观察到了开放系统的马尔科夫过程到非马尔科夫过程的突变现象。     

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.     

河道洪水演进的分类多模型组合预报方法

为了提高河道洪水演进预报精度,同时发挥各类预报模型的优点,提出一种组合预报方法,根据实际流域情况和资料情况选择多种洪水演进预报模型,针对不同的流量级别,利用多目标模糊优选方法选出特定条件下预报较准的模型进行分类组合预报,然后根据流量级别隶属度对各类预报结果加以组合.并以嫩江流域为实例,对组合预报方法的精度进行了验证.     

基于支持向量机的中长期入库径流预报

采用基于支持向量机的预测模型对水库中长期入库径流进行预报,建立径流预报的SVM模型。预报因子的优劣决定着预测精度的高低。为了提高预报精度,尝试采用模糊优选法对预报因子进行优选。将所建模型应用于新疆雅马渡站的径流预测中,并与没有进行预报因子优选的SVM模型进行比较。结果表明,进行预报因子优化后的SVM模型明显提高了径流的预报精度,具有更高的应用价值。     

基于动态熵权的短期风速组合预测

为了提高风电场风速预测的准确性,将不同预测方法的权重推广到权重序列,生成权重矩阵,同时采用新的预测误差更新权重矩阵,获得所需模型.建立三种单一预测模型,统计它们十天的预测误差,获得误差序列,在此基础上,提出动态熵权法.采用熵权法确定各单一预测模型在96个预测时刻的权值,并根据新的24小时预测误差更新误差序列和权重矩阵,从而获得动态组合预测模型.结果表明,动态组合预测模型的整体误差指标比单一预测模型较小,预测精度显然增高,证明了所建模型有效且实用.     

组合灰色神经网络模型及其季节性负荷预测

对于季节性时间序列具有增长性和波动性的二重趋势性,提出了季节性预测的组合灰色神经网络模型,研究了同时考虑两种（非线性）趋势的复杂季节性预测问题,给出了一个应用实例,为季节性预测提供了一种新的、有效的方法。     

定量预测方法有效性指标分析

定义了连续情形的预测精度公式，在此基础上给出了１套衡量定量预测方法有效性指标的一般定义，并讨论了几类有效度之间的关系，同时给出了估计拟合有效度、预测有效度的具体方法。从而给预测工作者选择有效的预测方法提供了可靠的理论基础，减少预测工作的盲目性和预测费用。     

广深铁路客流量预测研究

为了考查广深铁路客流变化规律,设计未来年度列车开行方案,本文首先运用灰色预测模型,分析并预测了广深铁路沿线地区GDP、人口和就业人数,然后运用四阶段法,在客流特征调查分析基础上,预测了OD小区客流数量、客流分布数量、铁路客流分担量及客流特征,最终确定了预测年度(2020和2030)的客流数量,为该线列车开行方案等客运产品设计提供了基础数据。     

应用最小二乘法进行公路网规划中社会经济及运输量预测

公路建设事业与社会经济发展趋势密切相关,对社会经济的准确预测,可以指导交通量的预测,从而进一步协助公路网规划工作;反过来,公路建设事业的蓬勃发展亦可以促进社会经济的发展.应用数学计算方法中的最小二乘拟合曲(直)线法,试图通过建立各种数学模型,对社会经济的各项发展指标和运输量进行预测,从而对公路网的规划工作起到参考作用.     

一种动态系统统计预报方法

根据时间序列分析的观点，采用动态数据处理的手段，提出了一种动态系统统计预报方法。该8方法把预报分为两部分，即系统的参数预报和以参数预报为基础的系统状态预报，并推导出了一组相应计算跟踪公式，实例计算表明，该方法提高了预报准确度，降低了误差。     

2000年中国本地电话用户数预测分析

运用回归分析、趋势外推和灰色预测方法，通过对数据的筛选分析，建立了三种预测模型。经过综合，求出了２０００年我国本地电话用户数的预测值     

三江至北碚河段实时作业预报系统

建立该系统是为了推动长江上游水情报预现代化进程,改变手工业预报的落后面貌,实现作业预报的微机化。该系统采用了传统的预报方法与现代计算机技术相结合的方法,能够方便、快捷地作出预报,预报精度和有效预见都有所提高,并为长江上游作业预报系统的编制制织累了宝贵的经验。