马尔可夫链在中国各地区人均GDP预测中的应用

本文运用马尔可夫方法对中国各地区人均GDP的变化情况进行了预测分析,它对研究中国各地区的经济发展具有一定的参考价值.     

基于改进的灰色-马尔可夫链方法的甘肃省人均GDP预测

以1990-2011年甘肃省人均GDP数据为基础,采用灰色模型预测方法和马尔可夫链相结合的方法对甘肃省人均GDP进行预测,给出了灰色-马尔可夫链改进预测方法,结果表明,人均GDP灰色模型预测结果受原始数据变化幅度的影响,相对误差达到了5.87%,精确度并不是很高;通过马尔可夫链修正,预测结果得到较大改善,由灰色预测值和马尔科夫状态转移下的最大状态概率可以更加准确把握甘肃省人均GDP的总体动态发展趋势,得出了比灰色预测更加科学合理的结论。     

无偏灰色模糊马尔可夫链预测方法研究及其应用

针对传统灰色马尔可夫预测模型存在灰色偏差与抗干扰能力弱的局限性,将无偏灰色理论与模糊集合理论引入预测模型,提出无偏灰色模糊马尔可夫链预测模型.同时利用该模型对甘肃省人均GDP进行预测,经分析表明,其结果的准确性和合理性明显优于传统的灰色马尔可夫模型.     

马尔可夫链在预测太原市降水量中的应用

根据1978年-2007年的降水资料,应用马尔可夫链的预测模型对太原市的降水量情况进行预测和分析,并指出此模型可靠性较差.然后利用加权马尔可夫链模型进行改进,通过加权的方法反映出各年的相互依存关系,并获得了较为满意的结果.     

基于灰色-模糊马尔可夫链模型的滑坡变形预测

滑坡演变表现出力学参数及力学现象具有明显的不确定性和随机性,使得滑坡位移变形分析成为工程技术难题之一．在传统的灰色GM（1,1）模型基础上,对误差修正方面运用模糊数学思维,采用GM（1,1）-Fuzzy—Markov模型对相对误差进行二次预测．在对云阳凉水井滑坡变形监测成果的分析中,上述模型在一定程度上避免了单-GM（1,1）理论无法预测波动性的局限,实现了较好的预测,整体精度进一步得到提高,证明了该模型在滑坡变形预测方面的可行性与适用性,为滑坡变形预测问题的解决提供了有益的思考与探索．     

基于多点加权马尔可夫链模型的股价预测分析

针对股票价格的不确定性,应用模糊理论和马尔可夫链理论建立股票价格的多点加权预测模型,不仅发挥了历史数据的作用,还使各状态间的界限模糊化,提高了预测的准确性.以某股票的价格变动情况为实例,利用多点加权马尔可夫链模型对其下1个工作日价格的预测作了尝试性的探讨,并与其实际值进行了比较.研究结果说明了该方法的可行性和有效性.     

优化灰色GM(1,N)-加权Markov模型在道路交通噪声预测中的精度研究

通过对北京市2007年至2016年城市道路交通噪声及相关影响因素数据分析,以GM(1,N)模型为基础,建立了优化灰色-加权Markov模型,为有效控制交通噪声污染提供理论依据和决策意见。首先,利用平滑公式对原始数据进行预处理,用数值积分中的Simpson公式改变背景值来提高传统多因素GM(1,N)模型精度。其次,用加权Markov模型对得到的模拟值中的异常值进行了修正,将其应用到城市交通噪声的预测上,实证计算表明优化灰色GM(1,N)模型的模拟值与实际值拟合效果很好,比传统的GM(1,N)模型精度有较大提高。最后,用该模型对北京市2017年和2018年城市交通噪声进行预测,基本符合噪声数据实际变化趋势。     

基于灰色马尔可夫链模型的房价预测

由于商品房价格变化呈现随机性波动特征,分析房价变化与未来房价走势对于决策部门而言十分重要。本文将灰色系统预测模型与马尔可夫链有机结合,构成灰色马尔可夫链预测模型,对未来某一时段的房价进行预测,结果表明,灰色马尔可夫链模型能有效提高预测的精度和效果,符合实际要求。     

一种新的基于伊藤随机微分方程的预测算法

基于随机过程概率密度函数的峰谷点、协同扩散过程的漂移系数、马尔可夫链“移向中心点”的性质及其状态转移值之间的关系，探讨了构造伊藤随机微分方程的马尔可夫链近似模型算法．仿真结果表明，不论是线性序列还是非线性序列，马尔可夫链近似模型算法预测误差的方差不仅远小于Burg格型预测器的方差而且近乎为常数．该算法的这些性质对预测编码十分有利．     

基于灰色马氏链模型的农村居民人均收入预测

对农村居民人均收入变化趋势进行研究,将灰色模型与马氏链模型相结合,建立灰色马氏链预测模型,对河南省新乡市农村居民人均收入进行预测.与灰色预测模型相比,灰色马氏链模型能够提高预测精度.利用灰色马氏链模型对2017—2025年新乡市农村居民人均收入进行了预测,结果表明,该市农村居民人均收入有明显的上升趋势.     

中国人均GDP的ARIMA模型分析与预测

人均GDP是反映一个国家综合实力的重要经济指标,由于经济波动的影响和随机因素的干扰,一般单变量模型模拟的效果较差,利用ARIMA(1,1,2)模型建模,可用过去人均GDP的值和过去误差来预测未来人均GDP的走势,有较强的预测能力,从而为经济政策的调整和制定提供参考.     

基于马尔柯夫模型的黄河三门峡河段水质预测

水质变化趋势预测是维护和管理当前水质状况的重要依据,影响水质的因素有物理、化学、水力学、生物学、气象学以及人类活动等多方面的因素,在时间和空间上存在相当多的影响变量,现有的基于数学表达式水质预测模型很难将这些因素都考虑进去,而且预测的是一个具体的数值.利用马尔柯夫链预测水质所处状态概率,实质上是预测水质指标带有一定置信水平的置信区间,在可以完全满足实际需要的前提下,扩大了预测的范围,相对的提高了预测的精度.文章介绍了马尔柯夫模型的基本原理,并且应用到黄河三门峡河段的水质预测中,总体效果基本满意.     

基于邻近度的安徽省人均GDP组合预测模型

针对安徽省人均GDP预测问题,以安徽省2000—2018年人均GDP数据为研究区间,其中2000—2017年数据作为训练集,2018年数据作为测试集,提出了一类新的预测评价指标-邻近度及基于邻近度的组合预测模型,并引入一种新的组合权系数求解方法;首先对训练集进行单项预测,即对训练集数据进行指数预测、抛物线预测和移动平均预测,接下来对各单项预测值综合考虑,建立基于邻近度的加权几何平均组合预测模型,通过求解模型得出各单项预测权系数进而求出基于邻近度的组合预测值,最后分别在测试集和训练集上与其他预测方法预测结果进行比较,并预测安徽省2019—2021年人均GDP数据。     

湖南省人均GDP发展趋势的GM（1,1）模型

通过灰色系统理论,建立湖南省人均GDP的GM（1,1）等维递补动态模型,在此基础上改进预测公式并预测其发展趋势。结果表明该模型能很好的反映其发展趋势,对政府宏观调控具有一定的参考价值。     

基于灰色马尔可夫链的农民平均收入实证研究

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农村居民人均纯收入进行实证研究.针对灰色数据系列首先用GM(1,1)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,得到马尔可夫链预测精度明显高于GM(1,1)模型预测.     

基于人均GDP的山西省区域经济差异分析

区域经济发展不平衡是改革开放以来山西经济发展的重要特征之一。通过分析1985—2003年山西省区域人均GDP差异的变动特征,探讨了差异产生的原因,提出我省在今后注重发展效率的同时,应注意区域经济的协调发展。     

云南省县域农民人均纯收入时空格局分析

基于空间自相关分析方法,分析了2003—2008年云南省农民人均纯收入的时空格局演变模式。分析结果显示:2003—2008年期间,农民纯收入在时间尺度上呈现逐年增长模式,在全局空间尺度上呈现很强的正空间自相关性;农民人均纯收入高-高的的区域和低-低的区域始终呈现着显著的空间集聚特征;自2004年以来,农民人均纯收入相似的县其空间聚集程度表现逐年减弱的趋势,但其空间自相关性仍然较高。     

农民人均纯收入与农村经济收入关系实证分析

农民人均纯收入和农村经济收入是衡量农村经济收益的两个重要指标。以山西省临汾市隰县2001—2008年各乡镇农民人均收入和农村经济收入为研究对象,分析了隰县农村经济收入的主要来源和隰县农民人均纯收入与农村经济总收入之间的关系,为隰县农业经济发展提供一些参考。