无偏灰色模糊马尔可夫链在设备衰退预测中的应用

针对传统灰色马尔可夫模型在固有灰色偏差和抗干扰性方面的不足,提出一种基于无偏灰色模糊马尔可夫链的设备衰退趋势预测模型。首先,引入无偏灰色理论,建立无偏灰色模型,预测设备健康状态的总体趋势;然后,根据此趋势,采用模糊集合理论进行模糊状态划分,从分类方法上改进传统灰色马尔科夫模型,同时克服马尔可夫状态矩阵运算量大的缺点;最后,进行模糊马尔可夫残差修正,确定设备健康状态组合预测值。与传统灰色马尔可夫模型相比,该模型可有效提高预测精度。以屏蔽泵的健康状况数据为样本进行设备衰退趋势预测,结果表明:该模型对第13、14和15个周期的设备健康状态的预测,残差偏移率分别为0.24%、0.10%和-0.05%,对应传统灰色马尔科夫模型的残差偏移率0.46%、0.11%和0.08%,预测精度更高,能够有效实现设备衰退趋势的精确预测。     

灰色马尔可夫模型的改进及农业受灾面积预测应用

针对传统的GM(1,1)模型对波动性较大的数据预测精度较低的问题,进行了2次改进并分别与马尔可夫链预测相结合建立了灰色马尔可夫模型.将各模型应用于江西农业受灾面积预测,结果表明,改进的灰色模型和灰色马尔可夫模型拟合精度较传统方法均有明显提高,验证了改进的灰色马尔可夫模型的有效性.     

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.     

火灾事故的灰色-马尔可夫模型预测研究

鉴于火灾事故的发生受多种复杂因素的影响,并且具有较大的随机性和波动性的特点,笔者等将灰色模型和马尔可夫模型相结合,建立火灾事故的灰色–马尔可夫模型,利用灰色模型的灰色性和马尔可夫模型的随机性来体现各自的优点,并运用该模型对全国农村火灾事故进行预测。实际应用表明,灰色–马尔可夫模型的预测精度明显高于灰色模型的预测精度,完全能满足预测精度的要求,可以较好地用于火灾事故的预测。     

改进灰色马尔可夫模型在湖南省粮食产量预测中的研究

通过选取湖南省2001年至2017年间的粮食产量数据,采用灰色系统理论、背景值优化、新陈代谢原理、结合马尔可夫模型建立等维新陈代谢的改进无偏灰色马尔可夫模型对湖南省粮食产量进行预测。结果显示:等维新陈代谢的改进无偏灰色马尔可夫模型的预测精度远高于传统的灰色预测模型,该模型更适合中短期粮食产量预测。     

渔船备件费用灰色马尔可夫预测模型与应用

在渔船备件费用灰色预测的基础上,结合马尔可夫链预测方法,建立渔船备件费用灰色马尔可夫预测模型。实例计算证明：试模型的预测精度高于灰色预测模型预测精度,模型可以用于渔船备件费用预测。     

基于灰色残差马尔科夫模型的河南省小麦生育期旱涝灾变预测研究

介绍了残差灰色预测模型的原理和建模方法,应用马尔可夫状态转移矩阵对残差灰色预测模型进行了改进,并将此模型应用于河南省小麦生育期旱涝灾变的预测中.结果表明,改进的预测模型精度较高,比传统灰色模型预测效果好.     

灰色马尔可夫模型在煤矿安全事故预测中应用

灰色马尔可夫模型是将灰色系统理论和马尔可夫链理论相结合建立的预测模型,它不仅充分发挥了灰色预测模型和马尔可夫预测模型的优点,而且,因为马尔可夫链理论的引入,有效地解决了灰色预测模型对于随机波动性较大的数列预测精度低的问题.并且,通过对煤矿千人负伤率预测的实际应用表明,灰色马尔可夫预测模型完全能满足预测精度的要求.     

高铁中基于改进GM(1,1)马尔可夫模型的频谱预测策略

针对现有高铁环境中沿线网络复杂且频谱利用率低的问题,将具有人工智能特性的认知基站引入高铁无线通信,并提出一种新的改进灰色GM(1,1)马尔可夫模型对频谱进行预测.与其他方法不同,分别从主用户到来时间及其持续时间两方面进行预测,建立信道的占用/空闲模型.通过新陈代谢GM(1,1)对历史序列的1步预测结果进行对比,得到最佳历史序列个数,并对最佳序列预测值利用二次加权马尔可夫模型进行校正,该校正模型分别对各步长的转移概率和各概率的转移状态进行加权,使其更加适应真实的高铁无线通信场景.通过MATLAB实验仿真,将新的改进GM(1,1)马尔可夫模型与灰色关联度模型的拟合程度和1步预测精度进行对比.结果表明,就时间序列预测而言,该模型对历史序列的拟合程度及1步预测精度更高.因此,该模型能够有效进行频谱预测,提高预测性能.