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.     

基于改进的灰色马尔可夫链模型的交通事故预测

交通事故预测是交通安全评价、规划和决策的基础.灰色预测适合于数据量少和波动小的系统对象,而马尔可夫链理论适用于预测随机波动大的动态过程.为克服一般灰色马尔可夫链模型运用的转移概率矩阵固定不变而影响预测精度的问题,本文建立了改进的灰色马尔可夫链模型.采用滑动转移概率矩阵方法,去掉最老数据并补充最新数据,从而建立新的一步转移概率矩阵.借助改进的灰色马尔可夫链模型,对全国2002-2004年交通事故10万人口死亡率进行了预测分析.结果表明,改进的灰色马尔可夫链模型比一般灰色马尔可夫链模型的预测范围更准确,预测精度更高.     

基于小波分析的灰色GM(1,1)模型道路交通事故预测

道路交通事故预测是道路交通安全研究的一项重要内容,针对灰色GM(1,1)预测模型对波动性较大道路交通事故序列预测精度较低的缺点,引入小波分析理论,在小波分析理论的基础上建立灰色GM(1,1)预测模型.通过小波分析将某省2002-2009年道路交通事故起数分解成多层近似平稳的数据序列,然后对低频重构序列建立GM(1,1)模型进行预测.仿真结果表明,方法的预测结果比直接用灰色GM(1,1)模型更拟合原始数据,预测效果更好.预测结果可以为交通部门科学监管和制定决策提供一定的指导.     

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.     

奥运会男子现代五项前三名成绩的灰色马尔可夫链预测模型的研究

研究了奥运会男子现代五项前三名成绩的预测模型.将灰色GM(1,1)模型和马尔可夫模型结合,构建了灰色马尔可夫预测模型.对奥运会男子现代五项前三名成绩趋势进行了预测,给出了第30届奥运会男子现代五项前三名成绩的预测结果,并大大提高了预测精度.     

基于灰色马尔可夫模型的节能设备故障预测研究

精准预测节能设备故障可以有效节约节能服务公司运营成本,直接关系到节能服务公司的节能项目管理.根据灰色系统理论,将灰色均值GM(1,1)模型与马尔可夫模型融合,通过灰色马尔可夫模型预测节能设备的故障状况.具体而言,首先通过灰色均值GM(1,1)模型预测节能设备的未来故障情况,然后通过马尔可夫状态转移矩阵确定未来节能设备故障的可能状态,最后基于预测值与实际值的比值关系修正预测结果,以实现对节能设备故障次数的精准预测.结果表明灰色马尔可夫模型提高了预测精度,为精准预测节能设备故障提供了一种新思路.     

基于灰色马尔可夫预测模型的农村人均收入预测

以武汉市农村人均收入为样本,将灰色预测模型和马尔可夫链预测模型相结合,通过对比预测的数据信息与实际数据信息差距,对2011年和2012年武汉市农村人均收入进行了预测计算.根据相关模拟检验与残差修正,灰色马尔可夫链可视为农村人均收入预测的可行且有效的方法.结果显示,单纯地运用灰色模型,预测值与实际值的误差均值是0.687%;通过马尔可夫链模型的二次模拟得到的误差明显减小.     

基于小波变换的小样本随机振荡序列灰色预测模型

针对GM(1,1)幂模型对于小样本振荡序列对含突变信息无能为力的问题,提出了基于小波变换的小样本振荡序列灰色预测模型.首先,针对原始数据序列建立GM(1,1)幂模型描述其总体趋势特征;然后,利用小波变换提取GM(1,1)幂模型残差序列所包含的有用信号和随机噪声,并结合GM(1,1)幂模型构成新的时间相应函数;最后,以与原始平均误差最小为原则确定小波变换的小波基和分解层次并对小波进行重构GM(1,1)幂模型残差序列,并结合原始GM(1,1)幂模型对随机振荡序列进行预测.算例中通过对城市用水量的拟合及预测结果表明:应用基于傅立叶变换的GM(1,1)幂振荡序列模型和基于分数阶离散GM(1,1)幂模型研究了振荡序列模型平均误差分别为3.22%和5.66%,而本文的方法平均误差为1.11%.算例研究表明,此方法能够快速高效的解决GM(1,1)幂模型对小样本有突变趋势振荡序列的预测问题.     

基于灰色-加权马尔可夫的机械钻速动态预测北大核心CSCD

在钻井工程中,科学准确地预测机械钻速(Rate of Penetration,ROP)对高效钻井以及钻井智能化发展具有重要意义.针对ROP的预测实效性以及波动性大的问题,在灰色系统理论的基础上,结合马尔可夫理论,建立灰色-加权马尔可夫机械钻速动态预测模型.其方法是利用灰色预测模型对ROP进行模拟预测,根据预测值的误差范围划分几个误差分布的状态空间,以不同转移步长间的状态转移信息构建状态转移概率矩阵,再利用该矩阵和不同井段的状态信息,对下一井段的ROP值进行状态空间判断并修正,同时通过不断更新模型中的数据,实现动态实时预测.以南海莺歌海盆地M井进行实例分析.结果表明:经灰色预测模型与加权马尔可夫的有效结合,ROP预测值拟合曲线不仅更加贴近实测值,而且降低了误差的离散性,具有更高的预测可信度,进而有效验证了该模型的有效性.     

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.     

随机优化磨光算法对卫生陶瓷进出口的分析模型

结合磨光法和最优化理论提出一种随机优化磨光算法(SOS算法),算法通过原始值的参数化和调整幅度的修改,利用优化理论优化控制点.实例表明,随机优化磨光算法比样条修正磨光法和灰色马尔可夫链预测模型精度要高得多;而且所得到的误差变化更稳定.     

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。     

应用GM（1,1）模型预测经济发展中的创汇和利税

本试图用灰色模型ＧＭ（１,１）分析我国高我企业经济出口创汇及利税发展趋势,通过具体实例显示,应用这种模型能较有效地预测创汇和利税的趋势。     

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.     

灰色实物型投入产出分析的覆盖解研究

由于国民经济系统的复杂性,人们在使用实物型投入产出分析工具时不可能获得各部门产品的投入与产出的确定值。采用灰色系统理论基本原理提出灰色实物型投入产出分析并给出模型及各种灰色分析系数的覆盖解公式。灰色实物型投入产出分析能处理统计数据为区间的情形,可以使决策者在不确定性情况下对复杂经济系统进行分析、预测和控制,提高人们的抗风险能力。模拟案例验证了模型计算的可行性。     

应用马尔科夫状态转移链的作战航空综合体效能评估

文章阐述了作战航空综合体的相关概念及组成,应用马尔科夫状态转移链建立了作战航空综合体完成典型作战任务时的数学模型,确定了作战效能的评估指标,最后通过具体算例检验了模型的正确性和可行性.     

基于LS-SVM的管道腐蚀速率灰色组合预测模型

为提高管道腐蚀速率预测精度,建立了一种基于最小二乘支持向量机的灰色组合预测模型.以各种灰色模型对管道腐蚀速率的预测结果作为支持向量机的输入,以管道腐蚀速率的实测值作为支持向量机的输出,采用最小二乘支持向量机回归算法和高斯核函数对支持向量机进行训练,利用训练好的支持向量机进行组合预测.预测模型兼具灰色模型所需原始数据少、建模简单、运算方便的优势和最小二乘支持向量机具有泛化能力强、非线性拟合性好、小样本等特性,弥补了单一预测模型的不足,避免了神经网络组合预测易于陷入局部最优的弱点.模型结构简单、实用,仿真结果验证了其有效性.     

改进GM(2,1)模型的MATLAB实现及其应用

针对经济预测,根据灰色模型GM(1,1)的应用介绍了灰色模型GM(2,1)的原理,并利用最小二乘法改进GM(2,1)算法及其预测步骤,用MATLAB实现了预测,用中国经济增长率数据做了仿真,对观测时间序列拟合出数学模型.     

Volatility forecasting for interbank offered rate using grey extreme learning machine: The case of China

Interbank Offered rate is the only direct market rate in China’s currency market. Volatility forecasting of China Interbank Offered Rate (IBOR) has a very important theoretical and practical significance for financial asset pricing and financial risk measure or management. However, IBOR is a dynamics and non-steady time series whose developmental changes have stronger random fluctuation, so it is difficult to forecast the volatility of IBOR. This paper offers a hybrid algorithm using grey model and extreme learning machine (ELM) to forecast volatility of IBOR. The proposed algorithm is composed of three phases. In the first, grey model is used to deal with the original IBOR time series by accumulated generating operation (AGO) and weaken the stochastic volatility in original series. And then, a forecasting model is founded by using ELM to analyze the new IBOR series. Lastly, the predictive value of the original IBOR series can be obtained by inverse accumulated generating operation (IAGO). The new model is applied to forecasting Interbank Offered Rate of China. Compared with the forecasting results of BP and classical ELM, the new model is more efficient to forecasting short- and middle-term volatility of IBOR.     

灰色系统理论在河北省城镇居民人均年收入预测中的应用

运用灰色系统理论,对河北省城镇居民人均年收入建立了GM(1,1)预测模型,并进行了预测.由计算结果表明该预测模型具有较好的预测精度.