2012年奥运会游泳项目的灰色马尔柯夫模型预测

以1979—2008年历届奥运会各游泳项目最好成绩为基础,充分利用灰色马尔柯夫模型的特点,对2012年第30届奥运会主要的游泳项目最好成绩进行预测,为我国奥运战略提供参考．     

海口市滨海旅游区LUCC变化趋势预测

选取海口市滨海旅游区作为研究对象,以1991,2001,2008年遥感影像为主要数据源,采用面向对象信息提取技术,提取了海口市滨海旅游区1991～2008年土地利用/土地覆盖信息,并结合GIS技术手段.利用马尔柯夫预测模型,对未来20年左右土地利用变化的趋势进行了预测,结果表明:海口滨海旅游区有林地、耕地、湿地和未利用地将不断减少,至2029年,面积分别为2489.47.21474.88,1233.37,756.10 hm2;建设用地持续增加至24605.34 hm2,水域缓慢增加到10870.14hm2.研究区各土地利用类型在2008～2015年间变化幅度最大,而后变化的幅度有所减弱.     

基于GMM模型的玉米产量预测

鉴于玉米产量受多种复杂因素的影响,并具有较大的随机性和波动性,建立了一种灰色理论和马尔可夫相融合的玉米产量预测模型.首先采用灰色关联法筛选玉米产量影响因子,然后将其输入到灰色系统中构建玉米产量的灰色预测模型,最后使用马尔可夫模型对灰色模型的玉米产量预测结果的残差值进行修正,以提高玉米产量预测精度.实证分析结果表明,提出的预测模型具有较好的预测精度,完全能满足玉米产量预测精度的要求.     

基于灰色模型的耕地变化预测

应用灰色系统预测理论,建立了福州市耕地预测模型GM(1,1),利用1990-2005年耕地面积建立时间数列,对其求解、检验和预测,得到今后数年的福州市耕地面积数量.     

灰色模型在体育运动成绩预测中的应用

本文通过实例介绍了单项未来运动成绩预测的灰色模型和后验差检验的方法.建立了男子短跑道速滑全国纪录的灰色预测模型,为未来运动成绩的中长期预测提供参考.     

基于灰色聚类的组合预测单项模型选择

建立组合预测模型关键是单项预测方法的筛选,本文将采用灰色聚类分析方法对单项预测模型组进行筛选.首先依据所研究的实际问题,建立多个单项预测模型,然后计算每一个单项预测方法的点拟合相对误差,最后再利用这些数据,借助灰色聚类方法实行对比评估,构建组合预测模型需求的各个单项模型,以增强该模型预测的准确性.应用实例的分析表明该方法是可行的和有效的.     

基于两次改进的灰色-马尔可夫模型的太原房价预测

针对灰色-马尔可夫预测模型,先是利用多项式拟合对灰色预测曲线进行改进,然后利用递进转移概率矩阵对上述模型再次进行改进.最后将上述五种模型对太原最近两年的房价进行预测,并对各个模型的结果进行平均相对误差、后验差比值等分析,结果表明,两次改进的灰色马尔可夫模型优于其它四种模型.     

MHMM和ANN法结合的语音识别方法

提出了一种改进的隐马尔柯夫模型（ＭＨＭＭ）方法，并在ＭＨＭＭ方法中结合进人工神经网络（ＡＮＮ）方法，以这种方法为基础建立了语音识别系统。实验结果表明，与隐马尔柯夫模型方法比较，新系统的识别率有所提高，从而，充分地显示了人工神经网络在语音识别中的可行性和有效性。     

组合预测模型在山东省地下水资源量预测中的应用

针对山东省地下水资源量的预测,利用搜集到的山东省2000—2014年地下水资源量时间序列数据,建立了ARMA模型、灰色预测及序列拟合模型,并综合运用这3种单项预测方法建立了组合预测模型.通过比较,发现相比于各个单项预测模型,组合预测模型具有更高的精度.从预测结果来看,未来山东省地下水资源量呈现递减趋势.     

海南省旅游市场规模预测——基于灰色系统理论的分析

科学的旅游预测是促进旅游业可持续发展的重要保障,文章将灰色系统相关理论与旅游业相结合,简要介绍了灰色系统GM（1,1）预测模型,并将其运用于区域旅游市场预测中,以海南省为例进行了预测,并获得了较好的预测效果.