灰色-马尔柯夫链预测优化模型——以江苏省物流需求预测为例

讨论了现有灰色-马尔柯夫链预测方法的基本思路,针对该思路的不足之处提出了合理刻画预测模型精度特征的两个精度指标——均值指标和稳定性指标,并据此建立了灰色-马尔柯夫链预测优化模型,最终以江苏省物流需求为例,对该模型进行了实例验证和应用.     

不完全信息下军事冲突态势的模糊过程分析

本文以军事冲突决策为研究背景 ,给出了在不完全信息下 ,局中人处在冲突态势改变过程是一个模糊集上的马尔柯夫过程时状态转移的预测模型 ,并且探讨了当状态转移的无后效应是模糊概念时模糊马尔柯夫链状态转移的预测模型     

利用马尔柯夫预测法预测股市

本文利用马尔柯夫预测法对股市作短期预测，采用常数划分法，突出某一股价进行状态划分。然后建立转移概率矩阵进行预测。     

销量预测的相对误差马尔柯夫链模糊修正模型研究

在销量预测的改进型灰色预测GM(1,1)模型中,针对传统的相对误差修正的马尔柯夫链预测法,在相对误差微小变化的情况下,存在状态跃变的不合理性,提出应用马尔柯夫链模糊模型的方法.并开展实证研究,得出改进的销量预测值为103.5095万箱的结论.     

上证指数、深圳指数预测的马尔柯夫链预测模糊模型

介绍马尔柯夫链预测法的模糊模型 ,应用模糊模型对证券指数进行预测的实证研究     

用马尔柯夫分析法预测麦蜘蛛发生趋势

本文研究了马尔柯夫分析法在预测麦蜘蛛发生趋势中的应用。结果表明 ,此法的预测效果令人满意。此法可对麦蜘蛛的发生趋势进行超长期预测     

灰色-马尔柯夫模型的改进及其参数计算方法

提出了一种改进的灰色-马尔柯夫预测模型,同时给出了状态划分和模型参数计算的方法,应用实例表明了提出的模型和方法是有效的.     

模糊马尔柯夫过程及其在气候对经济的影响研究中的应用

本文将一维模糊马尔柯夫过程作了改进,导出一个多维模糊马尔柯夫过程,并用于气候对经济活动影响和经济预测的研究。对气候指数和经济指数组成的二维时间序列的计算表明,经济指数分量的拟合率在90％以上,此2-FMP模型很好地反映了经济指数的变化。本文还从信息熵的角度估算了气候指数对经济指数的影响。     

河南省粮食产量预测方法研究

文章对河南省粮食产量预测方法进行研究.针对河南省粮食产量时间序列表现出的时间趋势性、气象变化敏感性、事件影响敏感性的特点,建立了一套综合考虑趋势、气象、事件等因素的河南省粮食产量预测方法.该方法从多个角度建立了不同的预测模型,最终预测结果通过模型平均得到.从2011-2017年的实际预测效果来看,该预测方法的预测精度较高.     

山东省粮食产量预测研究

山东省是我国的农业大省,粮食问题在全省经济社会发展中始终处于重要位置,在全国粮食安全的大局中也发挥着重要作用.因此提前预测山东省粮食产量对确保全国粮食安全有着重大的意义.首先运用协整检验等方法对山东粮食产量的影响因素进行分析;其次,利用1980-2011年的山东省粮食生产相关数据和2012年山东省粮食生产调研数据,应用ARMA和OLS方法相结合构建了多个山东省粮食产量预测模型;然后应用建立的预测模型,结合专家经验法对2012年的山东省粮食产量进行预测.预测结果表明:2012年山东省粮食产量将达到4538万吨,有望实现十连增.最后,提出了确保山东粮食增产的相关政策建议.     

基于灰色马尔可夫模型的物流配送需求量预测研究

研究可以较准确地预测物流配送需求量的数学模型,以服务于政府及企业的物流规划及其决策.将灰色理论和离散状态的马尔可夫链相结合,用灰色马尔可夫链对物流配送需求量进行实证研究.针对灰色数据系列首先用GM模型进行趋势预测,然后利用马尔可夫状态转移概率矩阵预报方法对其预测值进行二次拟合,预测精度明显高于GM模型预测.     

居民收入和消费预测的灰理论方法

阐述灰色模型GM(1,1)建立及检验的基本理论和方法.并依据2000年—2005年浙江农村居民人均纯收入和人均生活消费数据,利用GM(1,1)模型建模方法,对“十一五”期间浙江农民的纯收入和生活消费进行了预测.     

Forecasting of foreign exchange rates of Taiwan’s major trading partners by novel nonlinear Grey Bernoulli model NGBM(1, 1)

The traditional Grey Model is easy to understand and simple to calculate, with satisfactory accuracy, but it is also lack of flexibility to adjust the model to acquire higher forecasting precision. This research studies feasibility and effectiveness of a novel Grey model together with the concept of the Bernoulli differential equation in ordinary differential equation. In this research, the author names this newly proposed model as Nonlinear Grey Bernoulli Model (NGBM). The NGBM is nonlinear differential equation with power index n. By controlling n, the curvature of the solution curve could be adjusted to fit the result of one time accumulated generating operation (1-AGO) of raw data. One extreme case from Grey system textbook is studied by NGBM, and two published articles are chosen for practical tests of NGBM. The results prove the novel NGBM is feasible and efficient. Finally, NGBM is used to forecast 2005 foreign exchange rates of twelve Taiwan major trading partners, including Taiwan.     

灰色预测在农林牧渔业发展中的应用

运用GM(1,1)模型对我国农林牧渔业总产值进行预测,首先对数据进行预处理,使其满足灰色预测模型的条件,运用M ATLAB软件编程求解.通过做残差检验和滚动检验,发现误差均小于10%,最后进行了关联度分析.得出结论:对农林牧渔业总产值影响最大的为渔业,其次为牧业,林业和农业.     

马尔可夫链模型在灾变预测中的应用

利用马尔可夫链模型的原理预测灾变，以郑州市旱涝等级的预测作为实例，介绍了使用这种模型的方法与步骤，预测结果表明，利用马尔可夫链模型预测灾变是可行的。     

Effects of operator learning on production output: a Markov chain approach

We develop a Markov chain approach to forecast the production output of a human-machine system, while encompassing the effects of operator learning. This approach captures two possible effects of learning: increased production rate and reduced downtime due to human error. In the proposed Markov chain, three scenarios are possible for the machine at each time interval: survival, failure, and repair. To calculate the state transition probabilities, we use a proportional hazards model to calculate the hazard rate, in terms of operator-related factors and machine working age. Given the operator learning curves and their effect on reducing human error over time, the proposed approach is considered to be a non-homogeneous Markov chain. Its result is the expected machine uptime. This quantity, along with production forecasting at various operator skill levels, provides us with the expected production output.     

基于MFGM企业项目链风险元传递研究

为了对企业项目间风险元传递预测进行研究,本文首先提出项目链风险元传递概念及企业项目链风险传递四面体模型,然后以企业项目链风险传递链式结构为切入点,引入灰色预测、傅里叶级数和马尔科夫链理论,构建了马尔科夫—傅里叶级数修正灰色预测模型(MFGM),用来预测项目链式结构的风险元传递,最后以项目工期为风险元,算例分析基于该模型的项目链风险元传递的预测情况,结果表明该模型具有可行性和有效性。     

基于灰色加权马尔可夫链的移动通信市场预测

在传统的用灰色预测模型预测的方法基础上,建立了灰色加权马尔可夫链模型.以中国移动通信市场预测作为实例,介绍了使用这种模型的方法与步骤.灰色加权马尔可夫链模型既考虑了从时间序列中挖掘数据的演变规律,又通过规范化各阶自相关系数为权重,用加权的马尔可夫转移概率矩阵的变换,考虑数据的随机波动,具有严密的科学性,能较好地应用于中国移动通信市场的预测.     

证券投资预测的马氏链法和E-Bayes法

本文提出了两种证券投资预测方法-马氏链法和E-Bayes法.首先对数据进行分组,然后在此基础上应用马氏链法和E-Bayes法的理论建立预测模型,最后结合实际问题进行了计算,两种方法的预测结果是一致的.     

北京市道路交通事故致死率的分析与预测

根据北京市道路交通事故的统计资料,以交通事故致死率为指标,对北京市目前道路交通安全情况进行评价.并基于灰色预测理论,建立北京市道路交通事故死亡人数的灰色GM(1,1)预测模型.预测结果显示,北京市未来几年道路交通事故死亡人数虽处于下降趋势,但死亡人数仍在千人左右,平均每起事故死亡人数仍处于上升趋势,道路交通事故致死率仍然偏高.道路交通管理部门应加大惩治道路交通违法行为力度,以控制道路交通事故的严重后果.