吉林省玉米单产的预测

在应用灰色ＧＭ（１．１）预测模型预测的基础上，又与马尔柯夫链结合构成灰色马尔柯夫链对吉林省玉米单产进行预测。结果表明：用灰色马尔柯夫链进行预测比灰色ＧＭ（１．１）模型预测的精度高、效果好，是一种理想的预测玉米单产的方法。同时用此方法对１９９２￣１９９５年吉林省玉米单产进行了预测。     

浙江省茶叶产量的灰色———马尔柯夫预测模型

采用灰色（ＧＭ）与马尔柯夫链联合预测方法对浙江省的茶叶产量进行预测，并对预测结果进行了分析和探讨。     

浙江省柑桔总产量预测

将灰色系统观测模型ＧＭ与马尔柯夫链相结合,分析了浙江省省柑桔产量的时间序列,采用加权平滑法处理原始数据,对今后几个浙江省柑桔总产量进行了观测。     

毕节地区阶段粮食产量灰色预测模型

本利用贵州省毕节地区１９５１－１９９０年四十年的粮食产量数据，结合国家制订五年计划的年度时限划分阶段，求其年平均产量，以此作基础，应用邓聚龙教授提出的ＧＭ（１，１）模型的建模原理建立毕节地区粮食产量的预测模型。将所建模型模拟预测１９５１－１９９０年四十年八个连续阶段的粮食产量，其平均预测准确率达到９４．６１％；用后验差检验法检验模型的精度Ｃ＝０．０５４９８＜０．３５，Ｐ＝１＞０．９５，模型的预测     

时间连续的马尔柯夫过程在汇率预测中的应用

为克服应用传统统计方法进行汇率预测时,因误选模型而导致的误差,提出了基于时间连续马尔柯夫过程的汇率预测方法。通过确定马尔柯夫过程的转移速度矩阵,建立汇率短期预测模型,并对其用拉普拉斯变换进行求解。将此模型应用于欧元/美元汇率的短期波动预测,实例表明,预测结果与实际观测值符合较好。     

我国农村职业教育发展灰色系统方法分析与预测

运用灰色系统方法理论中的灰色关联度分析和ＧＭ（１，１）预测模型，对１９８０－１９６６ 国农村职教发展的相关因素进行分析研究，并对２０００年以后全国农村职教发展进行了分析预测。     

股票价格的灰色—马尔柯夫预测

股票价格及其走势预测是投资和证券理论界普遍关注的课题。本文在对灰色预测和马尔柯夫预测详细剖析的基础上把两者结合起来，提出了一种新的股票价格预测方法，并通过证综合指数的预测说明了该方法的有效性。     

基于灰色系统与神经网络的航材消耗广义加权函数平均组合预测模型研究

建立了航材消耗的灰色系统预测模型与神经网络预测模型，同时给出了一种新的具有广泛代表性的组合预测模型－－广义加权函数平均组合预测模型及其加权系数的参数估计方法，并利用此方法建立了基于灰色系统与神经网络的航材消耗广义加权函数平均组合预测模型，最后以实例说明了其预测效果。     

利用灰色系统理论对我市水产生发展趋势的分析

应用ＧＭ（１．１）灰色预测模型，对天津市１９８４－１９９２年间水产品总产量及分品种产量的数据，建立起不同的时间序列段ＧＭ（１．１）模型组，借助发展系数ａ，灰作用量ｕ计算出发展递增率和发展灰数的测定ｍ（Ａ），并对水产生发展势态及存在问题进行分析，以灰为依据提出今后水产生产发展对策。     

麦蜘蛛灰色灾变预测初探

本文根据临沂市１９７８－１９９１年冬小麦麦蜘蛛的统计数列，建立了灰色ＧＭ（１，１）灾变长期预测模型。经检验，该模型的精度高，回测效果好，可用于冬小麦麦蜘蛛的长期预报。     

粮豆薯产量的灰色预测模型

作物产量是许多因素综合作用的结果，可以把产量的形成过程，看做是既含有书籍信息又含有未知信息的灰色系统，作物产量就是这个复杂系统的输出结果。本根据灰色系统理论，以海伦市粮豆薯产量为例，用ＧＭ（１，１）灰色预测模型进行动态模拟和预测，同时提出用误差分析序更周期的方法对函数的残差信息进行辩识，这样提高了预测的精度，收到了较好的效果。     

灰色马尔柯夫预测模型及其应用

一、引言 由于灰色预测所需信息较少,计算简便,精度较高,因此在社会经济系统的建模、分析和预测中得到广泛应用。在粮食产量和经济作物方面的应用,也取得了很好的效果。但由于灰色预测是指以GM(1,1)模型为基础所进行的预测,GM(1,1)模型的解为指数型曲线,其预测的几何图形是一条较平滑的曲线,因而对波动性较大数据列的拟合较差,预测精度较低。而马尔柯夫概率矩阵预测的研究对象是一个随机变化的动态系统,它是根据状态之间的转移概率来预测未来系统发展的,转移概率反     

遗传算法全局收敛性的齐次有限马尔柯夫链分析

论证了遗传算法（Ｇｅｎｅｔｉｃ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ，ＧＡ）过程是一个齐次有限马尔柯夫链，通过巧妙地构造ＧＡ 的马尔柯夫链的状态空间，并对其转移概率矩阵进行极限分析，得到的简单遗传算法（Ｓｉｍ ｐｌｅ Ｇｅｎｅｔｉｃ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ，ＳＧＡ）不是全局收敛的，最优保存简单遗传算法（Ｍａｉｎｔａｉｎｉｎｇ Ｏｐｔｉｍ ｕｍ Ｓｉｍ ｐｌｅ Ｇｅｎｅｔｉｃ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ，ＭＯＳＧＡ）是全局收敛的结论。     

AHP和齐次马尔柯夫链

把AHP与马尔柯夫链成功地应用于多目标系统分析中，从而把定性的静态问题与定量的动态问题结合起来，用系统的观点从中发现变化规律，并通过示例显示其可行性。     

灰色系统分析在建立土壤肥力及粮食产量预测模型中的应用

根据黑龙江省坡耕地薄层黑土综合培肥试验数据，用灰色系统理论建立了限制因素的单项预测模型，然后建立了各肥力限制因素与粮豆产量综合因素的ＧＭ（１，Ｎ）模型，预测结果为定向培肥土壤提供理论依据。     

北京市知识密集型服务业增加值的 Markov SCGM(1, 1)C预测模型

将1991-2009年北京市知识密集型服务业增加值作为原始数据序列, 对部分统计信息修正后, 应用单因子系统云灰色模型拟合时序数据的总体趋势; 然后将所得相对误差作为随机波动过程, 用马尔柯夫链原理对其状态进行预测; 最后综合运用MarkovSCGM(1, 1)_C模型, 对未来3年北京市知识密集型服务业增加值进行了预测, 结果表明具有良好的预测精度.     

基于HMM的移动预测模型与仿真

提出了一种基于隐马尔柯夫模型的移动预测模型,并给出增强模型预测能力和提高预测精度的方法。该模型用于预测移动IP网络中移动节点的运动方向和将要连接的接入路由器,为避免或减小由于移动造成的通信中断和时延赢得准备时间。仿真结果说明,模型的预测准确率较高,在适当选择状态数的条件下,模型对移动的随机性具有较好的适应能力。     

齐次马尔柯夫链分析法在教学效率评价中的应用

本文研究了教学效率评价中的一种定量分析方法─齐次马尔柯夫链分析法，阐明了这种方法的理论依据及其计算程序，并利用四所中学的数据进行了实际分析，解决了根据高考成绩正确评价中学教学效率的问题．     

马氏链在电子元器件需求量预测中的应用

本文分两部分:第一部分论述了马尔柯夫链用于电子元器件需求量预测的可行性和优点;第二部分建立了集成电路需求量预测的数学模型。     

安徽省高校研究与发展主要指标GM预测及分析

采用灰色系统预测理论，对反映安徽省高校“八五”期间研究与发展主要指标：课题数、投入科技人员、预算内经费、预算外经费、出版科技专著、发表学术论文、鉴定成果、技术转让收入等进行了灰色分析，建立了上述指标的ＧＭ（１，１）预测模型，经后验差检验精度较高，并据此模型给出了“九五”期间上述各项指标的预测值，为进一步研究高校研究与发展管理提供科学依据.