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.     

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.     

基于灰色马尔可夫模型的专利申请量增长率预测

由于专利申请量年平均增长率受多种因素的影响,本文把专利申请量年平均增长率的变化过程视为一随机过程,将灰色系统理论与离散状态的马尔可夫链相结合,提出了专利申请量年平均增长率变化过程的灰色马尔可夫预测模型。在状态划分过程中,采用均值一标准差分级法进行指标分级与状态划分,在实例分析中,把11年的专利申请量年平均增长率资料划分成五种状态。预测分析结果表明,利用灰色马尔可夫预测模型进行专利申请量年平均增长率的变化过程预测是可行的。     

应用改进的灰色模型预测民航管制员数量

建立了灰色预测模型,进而运用马尔可夫链理论对灰色预测模型进行了改进。针对我国近年来民航管制员的数量变化,分别应用两种模型进行了预测。结果表明,通过马尔可夫链理论修正的预测模型,预测精度得到了较大的改善,结果更为准确,预测结果能为民航各级人事决策者提供依据。     

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。     

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。     

灰色马尔可夫链模型的改进及其应用

将灰色模型与马尔可夫链方法相结合,建立了灰色马尔可夫链预测模型,并对该模型进行了改进.采用滑动转移概率矩阵,并依据广西合面狮水库10 a的年最大洪水流量预测以后2 a的年最大洪水流量范围.结果表明,采用改进的灰色马尔可夫链模型,可比较准确地预测随机波动性较大的水文数据序列的范围.     

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.     

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。     

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。     

城市污水排放的灰色马尔柯夫预测模型

应用数据加载法提出了ＧＭ（１,１）的修正模型,通过灰色预测法和马尔柯夫链预测法的耦合,建立了城市污水排放量的灰色马尔柯夫预测模型。灰色马尔柯夫预测模型具有灰色系统应用少量数据即可建模,以及马尔柯夫链预测可以预测数据值波动较大的序列的特点。计算结果表明,城市污水排放量的预测值很好地吻合了实际值。     

基于灰色马尔可夫链模型的中国能源消费预测研究

随着中国经济的不断发展,能源需求不断上升,能否准确预测中国能源消费量对中国经济乃至全球经济发展都有重要的指导意义.现行的预测方法主要有回归分析法、经验模型法、时间序列法、指数平滑法和灰色系统预测法等.灰色系统预测方法在预测波动性较大的非平稳数列上有不足之处,而马尔可夫预测却适用于随机波动性较大的数列的预测.因此本文将灰色系统理论与马尔可夫链相结合,建立了能源消费总量数据的灰色马尔可夫链模型.实证分析表明,这种模型的预测精度高于GM(1,1)预测模型,预测效果较好.     

基于马尔科夫优化的灰色GM (1,1) 沉降预测模型及应用

针对灰色GM(1,1)模型在对随机波动较大的沉降数据序列进行预测时存在的不足,本文结合灰色理论模型和马尔科夫链理论,建立了一种基于马尔科夫修正的新维GM(1,1)沉降预测模型。首先,考虑监测数据的时效性,通过在原始数据列中不断补充新的沉降监测数据,采用新陈代谢的方法建立了新维GM(1,1)模型;随后采用马尔科夫链理论对新维GM(1,1)模型进行优化,根据模型预测时产生的相对误差范围对其进行状态区间划分,并构建了相应的状态转移概率矩阵,得到了基于马尔科夫优化的新维GM(1,1)预测模型;将本文中的模型应用于福州火车站南广场深基坑周边建筑物地表沉降预测中,并对不同模型的预测效果进行对比分析,结果表明：基于马尔科夫优化的灰色GM(1,1)模型的预测精度较传统灰色GM(1,1)模型有明显提高,验证了本文所提出的优化模型在基坑沉降分析与预测中的合理性。     

瓦斯涌出量灰色预测法

通过对回采工作面瓦斯涌出量原始数据取自然对数为基础,建立改进的GM(1,1)模型.然后将其与马尔柯夫模型相结合,建立了改进的灰色马尔柯夫模型.利用现场实测数据比较改进的GM(1,1)、灰色马尔柯夫和改进的灰色马尔柯夫模型各自的拟合精度,结果表明,改进的灰色马尔柯夫模型是3个模型中预测精度最好的模型,结果正确可靠,有一定的普遍适用性.     

灰色系统非线性回归电力负荷预测

传统灰色预测模型GM(1,1)在预测增长较快的电力负荷时预测效果会变差。针对这一缺陷,提出了一种改进的基于灰色系统的非线性回归预测模型。将非线性回归与GM(1,1)模型二者的优点相结合,利用GM(1,1)模型计算参数初始值,进而对其进行非线性回归分析预测电力负荷值。电力负荷预测实例表明该模型具有较高的预测精度和较广的应用范围。     

灰色预测和时序预测的探讨

本文讨论了灰色模型,特别是GM(1,1)模型的特点和适用范围,并将GM(1,1)模型和时序AR(n)模型结合起来(称为组合模型),对我国轻工业产量发展指数等三个项目分别进行了组合模型预测。结果表明,在一般GM模型中引入AR模型可显著提高预测的准确度;在非平稳时序建模中引入GM模型,可作为提取趋势项的另一种方法。文中还从预测的角度将灰色模型和时序模型进行了比较和分析,对“灰”的物理概念进行了初步探讨。     

基于灰理论的居民生活电力消费预测研究

介绍了灰理论及GM模型的建模方法,结合我国2000-2005年居民生活电力消费,建立了GM(1,1)预测模型.通过对模型精度及预测值精度的检验,认为该模型具有较高可信度,适用于居民生活电力消费的预测.     

基于灰理论的威海市房地产价格预测

房价预测是房产投资和经济调控的重要依据之一.灰理论预测可以在少量信息、不完全数据的情况下,揭示房价的发展变化特征.以威海市为例,应用灰理论对其房地产价格建立灰模型GM(1,1)进行预测,其结果显示具有较高的实用性.最后对威海市房价的发展给出了相关建议.     

基于新陈代谢灰色马尔科夫模型的芜湖港集装箱吞吐量预测

为提高内河港口规划的合理性,更加精确地预测内河港口集装箱吞吐量,先用安徽芜湖港近年集装箱吞吐量数据建立了灰色GM(1,1)预测模型,然后采用新陈代谢法实时更新预测数据,构建新陈代谢动态灰色GM(1,1)模型,再运用马尔科夫模型分别对两个模型的预测结果进行修正。对比预测结果发现,灰色GM(1,1)马尔科夫模型比灰色GM(1,1)模型平均相对误差降低43%,新陈代谢灰色GM(1,1)马尔科夫模型比新陈代谢灰色GM(1,1)模型平均相对误差降低45%。由此可得出,新陈代谢灰色GM(1,1)马尔科夫模型的结果具有更高的可信度。