基于BP神经网络与加权模糊马尔可夫链的粮食组合预测模型

根据数据序列具有宏观变化、微观波动、相近性和相依性,建立了基于BP神经网络与模糊加权马尔可夫链的数据预测模型.首先利用BP神经网络对数据拟合,对残差进行模糊C均值聚类得到马尔可夫链的状态区间,以此求出状态转移概率矩阵,并利用归一化后的自相系数对其进行改进,确定出预测数据所属状态区间,根据状态区间求出预测值.从实例分析表明该文算法具有较高的精确度和可靠性,应用前景广阔.     

基于加权马尔可夫链的六安市汛期降水预测研究

采用样本均值-标准差方法将六安市1960~2007年汛期降水量分成5级,利用加权马尔可夫链预测方法对六安市未来年份汛期降水状态进行预测并运用马尔可夫链性质得到了各降水状态发生的极限概率。结果表明,这种预测方法客观、准确、简便,是区域降水量中短期预测的科学有效的新途径。六安市汛期干旱和雨涝年份出现的概率大体相当,偏涝年份出现的概率明显大于偏旱年份,重现期短于后者。     

马尔可夫链模型及其在旱涝预测的应用

利用样本均值—标准差方法将广西全区1958~2003年5月降水量分成丰涝、偏丰、偏旱、干旱4种状态,利用加权马尔可夫链预测方法对广西全区未来年份5月降水状态进行预测,并运用马尔可夫链性质得到了各降水状态发生的极限概率.结果表明,这种预测方法客观、准确,是区域降水量短期预测的科学有效的新途径.     

改进的灰色马尔可夫组合预测模型应用研究

根据灰色预测模型和马尔可夫预测思想,将灰色预测模型结合马尔可夫预测模型,并对组合模型进行了改进,采用递进转移概率矩阵,并结合1998-2007年安徽入境游客人数来预测2008、2009年的入境游客人数;结果表明：采用该改进后灰色马尔可夫的组合模型,可以得到比传统灰色马尔可夫组合预测模型更为准确的数据。     

基于GM(1,1)模型的矿井涌水量预测

根据灰色系统理论,利用苏二煤矿2001-2008年的矿井涌水量资料,运用GM(1,1)灰色预测模型方法,对该矿的涌水量进行动态预测,为矿井防治水提供依据。     

基于SVM降雨充水矿井涌水量预测

为了准确预测降雨充水矿井涌水量,将SVM算法应用于降雨充水矿井涌水量预测,通过对SVM算法分析,确定了合适的核函数及其参数,提出了基于SVM算法的降雨充水矿井涌水量预测模型,并根据所选矿区自然地理情况,确定了预测输入因子和输出因子。通过MATLAB语言编程,结果显示:预测值与实际测量值具有较好的一致性,验证了矿井涌水预测模型是有效的。     

基于Markov链的最优化预测模型及其应用研究

马尔可夫预测方法在预测领域有着广泛的应用.该方法应用的一个重要的问题就是如何估计一步状态转移概率矩阵.在历史资料没有给出系统处于n个状态次数的情况下,给出一步状态转移概率矩阵估计的最优化方法.最后探讨了基于M arkov链的最优化预测模型在长江水质预测中的应用,从而表明该模型的有效性.     

基于加权马尔可夫链的预测模型及仿真实验研究

针对传统马尔可夫链忽略了事物发展中各个状态间的相依关系这一局限性,利用相关系数来度量各种状态间的相依关系并构建了一种改进的基于加权的马尔可夫链。以汉中市近十年的人均GDP统计数据为训练样本,从理论上对该地区的人均GDP做了科学的分析和预测。研究结果表明:与传统的马尔可夫链相比,改进后的马尔可夫链预测值的误差更小,预测精度更高。     

我国人均水资源量的灰色-加权Markov动态预测分析

引入灰精度指标,基于加权马尔可夫链理论对灰色模型进行改进,并以2000—2011年我国人均水资源量为基础,建立预测模型进行实证分析.结果表明,与传统的灰色预测相比,平均相对误差由15.94%降低为4.05%,较好地提高了预测的精度.     

MKLasso模型的算法与模型选择

在KLasso模型基础之上,引入多核函数与多核参数重新建立的一种更为广发的非线性的多核KLasso模型（MKLasso模型）,采用基于梯度Boosting的思想的算法进行求解,并依据人类观察事物的一个基本特征,即人眼位于数据空间较近时能够看清细节,较远时只能够看清整体结构的特性设计了一种模型选择策略,通过实际的3个数据集设计6组试验,来验证该算法的有效性。模拟试验结果表明：MKLasso模型的预测能力明显优于KLasso模型,其预测均方误差提高了10倍;该算法运行高效,抗噪声能力强,在参数选择方面又有一定自己的优势,可以直接选择核参数,算法大大降低了调试与运算时间。     

BA演化模型的一种扩展

提出了BA模型的一个扩展模型.仿照Logistic模型,对BA模型的优先选择概率进行改进,利用连续理论和比率方程分析扩展模型的度演化及其度分布.解析结果表明在一定的条件下,扩展模型与BA模型是等价的.并且利用Matlab对扩展模型进行了模拟仿真,试验结果表明,其度的时间演化在某些条件限制下发生了改变并且其度分布不再是幂率分布而是在双对数坐标平面上是弯曲的.     

基于危险模式免疫算法模型

本文阐述了危险模式的基本概况及运行机理,提出了一种新型的基于危险模式的免疫算法模型,并探讨了基于危险理论免疫算法的应用领域.     

基于危险模式免疫算法模型

本文阐述了危险模式的基本概况及运行机理,提出了一种新型的基于危险模式的免疫算法模型,并探讨了基于危险理论免疫算法的应用领域。     

基于时间序列模型与灰色模型的组合预测模型的研究

为了能有效地提高预测模型的精度,提出了组合预测模型.本文首先利用APdMA模型对时间序列数据进行模型的识别和拟合,然后由比较可知优化后的GM(1,1)模型拟合和预测效果好于GM(1,1)模型,最后通过赋予合理权重结合ARIMA模型和优化后的GM(1,1)模型两种方法得到ARIMA-GM的组合预测模型.预测结果表明:组合模型的预测准确性高于各个模型单独使用时的准确性,组合模型发挥了各个单一模型的优势.     

基于原子模型的非局域连续模型

在传统的连续模型中,本构关系,例如胡克定律、热传导的傅立叶定律是宏观现象的表征.在原子尺度下,传统连续模型具有很大的局限性,其中一个原因就是传统连续模型忽略了原子间相互作用的非局域性.本文在不采用任何经验的本构假设和局部均匀变形假设(如Cauchy-Born假设)的情况下,严格基于原子模型,构造了一个连续模型,将原子间相互作用力的非局域性和非线性性自然地嵌入到模型中.此模型可以有效表现原子尺度的非均匀变形.     

单声子模自旋－玻色子模型的定态演化

采用MATLAB数值计算的方法观察单声子模自旋玻色子模型的定态演化.研究了0＜λ/ω≤2,△/ω=0.1的情况下出现的几种演化模式.表明耦合强度对模型能态演化具有很大的影响:在一定耦合强度区间内,会出现一定的演化规律.特别是当参数λ/ω＞0.5时开始出现双周期的现象.进一步观察了两能级正(负)势阱中各个能态在时间区间[0,30]内的平均隧穿几率(平均跃迁几率)随耦合强度的变化情况,并给出了几种演化模式的转变点.     

新安江模型与垂向混合产流模型的比较

从实时洪水预报模型通用性角度出发，对新安江模型与垂向混合产流模型进行比较研究．选用青峰岭水库流域、危水水库流域资料分别采用这两个模型进行模拟计算．计算结果表明，在湿润地区，新安江模型和垂向混合产流模型都能取得好的成果；在半干旱地区，新安江模型应用效果不太理想，垂向混合产流模型能取得比较令人满意的结果．     

Immunogenetic model

Different and equally legitimate modes of interpreting serologic reactions will considerably change the image of reality. Some principles of such transformations are briefly outlined and applied to immunogenetic systems.     

供需网的IDEF0模型构建及MIFPN模型转换

将IDEF0模型与Petri网相结合,对多信息流系统进行功能描述和动态行为关系分析,提出了多信息流Petri网(MIFPN)的定义,给出了IDEF0至MIFPN转换的规则方法.在此基础上实现对多功能开放型企业供需网系统的功能分析与设计.