基于灰色马尔科夫模型的平顶山市空气污染物浓度预测

选用平顶山市2005—2009年各空气污染物浓度作为原始数据序列,建立灰色马尔科夫预测模型,对未来10年的污染因子浓度进行预测.模型检验结果表明:均方差比值和小误差概率均为一级;运用灰色关联分析法计算各污染物原始数据序列与预测数据序列之间的关联度,定量描述灰色马尔科夫预测模型对于空气质量预测的精确度,平均精度达到99.9%,表明灰色马尔科夫预测模型对于空气质量预测有很高的实用性.     

基于灰色马尔科夫模型的中国女子竞走成绩的预测

以中国女子竞走年度最好成绩作为原始数据序列建立灰色马尔科夫预测模型.研究表明:灰色马尔科夫预测模型对中国女子竞走成绩的预测具有更高的精确度与实用价值;通过对女子竞走年度最好成绩进行预测,预测结果显示中国女子竞走与世界女子竞走的年度最好成绩呈现出拉大趋势.     

基于灰色残差马尔科夫模型的山西省农产品冷链物流需求预测

冷链物流的需求预测对于调节我国目前的市场结构、平衡供求关系、优化物流资源配置等方面具有十分重要的现实意义.以2011-2020年山西省主要农产品产量作为原始数据,利用传统灰色预测模型和灰色残差马尔科夫模型设计拟合分组试验,并对两种模型的预测效果进行对比.试验结果表明,灰色残差马尔科夫模型的预测结果相比于传统灰色预测模型更加精准,因此选择灰色残差马尔科夫模型预测山西省2021-2027年度冷链物流需求.预测结果显示,2021-2027年山西省农产品的冷链需求年平均增长6.12%,增速比较缓慢,有很大的进步空间.该预测结果对山西省冷链运输发展的相关规划和建设有一定的借鉴作用.     

基于动态无偏灰色马尔科夫模型的煤炭需求量预测

煤炭消费系统是一个复杂的非线性系统,具有随机性、非线性、动态性等特点,科学地预测煤炭消费量及其结构对于优化配置能源有重要意义.传统的单一预测方法预测精度较低.在对陕西省煤炭消费历史数据分析的基础上,构建了煤炭消费总量的GM(1,1)模型、灰色GM(1,1)预测模型和动态无偏的马尔科夫结构预测模型.拟合结果表明,动态无偏灰色马尔科夫模型既能消除传统灰色GM(1,1)模型的固有偏差,又能提高预测精度,其平均相对误差为2.10%,分别低于传统灰色GM(1,1)模型和一般灰色马尔科夫模型的17.37%和6.37%,可用于煤炭需求的预测,在此基础上对陕西省2017-2025年煤炭消费进行了预测,为未来能源消费发展规划提供依据.     

北京市交通运输、仓储和邮政业增加值的灰色马尔科夫预测模型

将2000-2017年北京市交通运输、仓储和邮政业产值作为原始数据系列,应用灰色模型对时序数据的总体趋势进行拟合,选取相对误差作为随机波动过程,对预测结果进行修正,最后运用灰色马尔科夫模型对未来5年北京市交通运输、仓储和邮政业的产值进行实例预测.结果表明:经过马尔科夫过程修正的灰色预测模型平均预测精度由原来的90.82%提升到97.14%,预测效果明显,说明了方法对北京市交通运输、仓储和邮政业增加值预测的有效性.     

基于灰色马尔科夫模型的陕西省铁路客运量预测

随着我国高铁客运的快速发展,从铁路客运历史趋势中探寻规律、把握铁路客运发展趋势,旨在对中国铁路公司及相关企业的决策提供科学依据.基于2005-2016年陕西省铁路客运量数据,在灰色GM(1,1)模型预测的基础上,运用马尔科夫过程对预测值进行修正,并对2017-2022年陕西省铁路客运量进行预测.结果表明:经过马尔科夫过程修正的灰色预测模型平均绝对误差由原来的4.64%降低到2.94%,预测效果明显.经检验,灰色马尔科夫模型的精度等级为一级,说明了方法对陕西省铁路客运量预测的有效性.     

基于移动优化灰色马尔科夫的道路交通事故预测

针对事故预测精度受预测数据时效性影响问题,引入移动优化策略,建立移动优化灰色马尔科夫动态预测模型.用灰色预测来揭示道路交通事故发展变化趋势,通过马尔科夫预测发掘状态间的转移规律,从而提高随机性时间序列的预测精度.案例分析表明,提出的方法在一定时段内具有较好的预测精度和实用性,可为道路交通事故预测分析及交通安全预警提供参考.     

基于灰色马尔科夫模型的中国女子中长跑成绩的预测

以中国女子中长跑年度最好成绩作为原始数据序列利用灰色马尔科夫模型进行建模、预测与分析,意在为中国女子中长跑运动的可持续发展提供参考依据.研究表明:灰色马尔科夫预测模型对中国女子中长跑成绩的预测具有更高的精确度与实用价值;通过对女子中长跑年度最好成绩的预测可知:中国女子中长跑与世界女子的成绩差距呈现出拉大的发展趋势,这将对其各项目的发展带来严峻挑战.     

基于优化的灰色-权马尔科夫模型的径流量预测

采用滑动平均法处理1990-2013年沣河秦渡镇水文站径流量数据序列,建立灰色模型GM(1,1)和权马尔科夫链(WMCP)模型组合预测模型,并利用模糊集理论的级别特征值解决了预测结果为区间状态的问题,将模型进行了优化.结果表明,相较于传统的灰色-马尔科夫模型,在结合了WMCP之后的优化模型预测结果与实测资料比较吻合,模型预报精度有所提高.     

一种基于季节指数的灰色马尔科夫气温预测模型

提出一种根据气温历史数据的年际周期性和季节性变化规律建立的基于季节指数的灰色-马尔科夫气温预测模型.模型将纵向与横向分析相结合方法运用到气温预报之中,通过季节指数修正气温的横向季节性变化,再用灰色模型进行预测,最后通过马尔科夫进行误差修正.实例运用中,对广州市的2000年月平均气温进行预测,在与历史数据的对比中表明,模型预测结果较为准确,可靠性较好.并讨论说明该模型也可推广到其他具有周期特征的非平稳时间序列的预测中,并大大提高预测精度.     

基于改进灰色GM(1,1)马尔柯夫模型的煤矿事故百万吨死亡率预测

煤矿安全事故预防和控制是煤矿安全评价和决策的基础.灰色预测适合于时间短、数据量少和波动不大的系统对象,而马尔可夫链理论适用于预测随机波动大的动态过程.结合灰色预测GM(1,1)模型和马尔可夫链理论的优点,提出了一种改进的灰色马尔可夫GM(1,1)模型.利用改进的GM(1,1)模型进一步拟合煤矿人因失误事故的发展变化趋势,并以此为基础进行马尔柯夫预测,提高预测效果.以2000-2010年全国煤矿事故百万吨死亡率为例进行了预测分析,结果表明模型既能揭示煤矿人因失误事故百万吨死亡率变化的总体趋势,又能克服随机波动性数据对预测精度的影响,具有较强的工程实用性,并对煤矿人因失误安全事故的预测和控制有一定的实际意义.     

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.     

基于改进的GM(1,1)-Markov链组合模型广东省单位GDP能耗预测

本文以灰色系统理论的GM(1,1)模型和随机过程理论的Markov链模型为基础构建了一个动态GM(1,1)-Markov链组合预测模型。该模型同时利用了GM(1,1)模型对序列趋势因素良好的拟合能力和Markov链模型对残差序列信息的提取能力。为进一步提高该模型的预测精度,用泰勒(Taylor)近似方法和新信息优先的思想对该模型进行了改进。最后,以1991-2014年广东省单位GDP能耗数据实证了该模型的预测效果。     

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.     

非等间距组合灰色预测模型

对于非等间距原始数据序列,根据灰色预测模型建模特点,提出了一类非等间距灰色组合预测方法,弥补了传统非等间距原始数据预测模型的不足,提高了灰色预测的精度.实例表明结果理想可靠,有较好的实际意义.     

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。     

非线性回归校正模型在突变负荷预测中的研究及应用

非线性回归模型是中长期负荷预测的一种有效的方法,对常规变化趋势的负荷有很好的拟合性,但对有转折点的突变趋势或增长处于饱和阶段的负荷进行预测误差较大.通过对历史数据的最优分段,提出了非线性回归校正模型,可以很好地解决这个问题.实例表明,此模型在中长期负荷预测中是适用的,尤其对于有转折点的突变趋势,具有很高的预测精度.     

修正的GM(1,1)残差模型在原煤销售量预测中的应用

本论研究的是提高灰色预测模型的一种方法。首先建立主模型进行预测，得到残差序列，然后对残差序列建模，对主模型进行修正，得到修正的GM(1，1)模型。将模型应用到原煤销售量的预测中，其精度明显提高。     

基于IGRA-ISVD约减和RBF的森林火灾消防直升机需求预测模型

针对森林火灾消防直升机需求预测问题,提出了一种基于改进灰色关联分析(IGRA)和改进奇异值分解(ISVD)约简的径向基函数(RBF)神经网络预测模型.首先,基于既有研究梳理了森林火灾消防直升机需求预测指标体系;然后,在改进灰色关联分析和奇异值分解方法的基础上,分别对消防直升机需求预测数据信息进行属性约简和维度约简;最后,利用约简预测数据信息对RBF神经网络进行训练,进而构建消防直升机数量预测模型.案例分析和对比分析表明了本文所提方法的可行性和合理性.     

飞行事故的一种自适应模糊神经网络预测方法研究

飞行事故预测对于预防飞行事故具有十分重要的意义.首先系统分析了空军飞行事故的主要影响因素,对其中的定性因素进行了量化;然后利用系统分析的成果和历史统计数据建立了空军飞行事故的自适应模糊神经网络预测模型.整个预测过程突破了纯数学模型预测的局限性,实现了预测的定性和定量的结合;由于预测中使用了一种基于高木.关野模糊模型的自适应模糊神经网络,从而使预测模型具有很强的自适应能力,预测结果也比较令人满意.