灰色马尔科夫链的宁德旅游总收入预测模型优化研究

针对传统灰色GM(1,1)预测模型预测随机波动数据的局限性,采用残差修正方法优化GM(1,1)预测模型,并通过马尔科夫链对优化的模型进一步改进,建立了一种优化的灰色马尔科夫链的预测模型。优化模型可以有效提升预测的准确性和稳定性,通过预测宁德市旅游总收入的实例验证新模型的有效性,拓展了灰色预测模型的应用范围,为宁德市旅游事业发展的决策支持提供了一种新方法。     

灰色-马尔科夫模型在桥梁运营状况预测中的应用

为了找到一种能够精确有效地预测桥梁运营状况的方法,提出一种基于灰色GM(1,1)理论模型并用马尔科夫链修正的灰色-马尔科夫预测模型.结合河北省某地区的159座桥梁数据对该方法进行应用检验,结果表明:灰色-马尔科夫模型预测数据的平均相对误差为-0.11%,相比灰色GM(1,1)理论模型预测数据的平均相对误差-0.34%,在精度上有了明显的提高,而且灰色-马尔科夫模型预测出的数据更加稳定.利用马尔科夫链优化过的灰色GM(1,1)理论模型预测出2017年至2019年该地区一类桥的数量分别为49座、39座以及34座.由此可知灰色-马尔科夫模型在已知的桥梁定期检查数据基础上可以提供较为精确的预测,相较于灰色GM(1,1)预测模型,该方法具有更高的精度和稳定性.     

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。     

灰色马尔科夫模型在我国病毒性肝炎发病率预测中的应用研究

为科学、准确的预测我国病毒性肝炎的发病趋势，利用灰色马尔科夫模型对我国2000-2016年病毒性肝炎发病率进行拟合，对2017-2019年发病率数据进行预测，并与灰色GM(1,1)预测模型比较以检验模型拟合与预测效果.结果表明，2000-2016年我国病毒性肝炎发病率的灰色马尔科夫模型拟合的平均相对误差为3.06%,灰色GM(1,1)模型拟合的平均相对误差为11.96%;2017-2019年灰色马尔科夫模型预测的平均相对误差为2.05%,灰色GM(1,1)模型预测的平均相对误差为13.47%.灰色马尔科夫模型比灰色预测模型的预测结果更准确，模型精度更优，是我国病毒性肝炎发病率预测效果较为科学、准确的预测模型.     

灰色-马尔科夫链在年降水量预测中的应用

首先用三点滑动法优化原始数据,并在此基础上建立了灰色-马尔科夫链预测模型,然后利用湖北省恩施市1985年至2002年的年降水量历史资料,分别用此模型、无偏GM(1,1)及滑动无偏GM(1,1)模型预测了该市2003年至2008年的年降水量.结果表明;新模型预测精度明显提高,该模型应用于年降水量预测切实可行.最后,还结合预测数据给恩施市提供了政策建议.     

非等间距GM(1,1)组合预测模型

根据灰色模型建模特点,利用等维灰色递补动态预测模型的方法建立了非等间距GM(1,1)预测模型。基于这些GM(1,1)预测模型给出了一类非等间距GM(1,1)组合预测方法。实例表明结果理想可靠,有较高的拟合和预测精度。     

利用马尔科夫和灰色模型预测高校师资队伍

状态转移矩阵是马尔科夫预测的关键。本文通过多元回归理论,建立多目标规划模型求解马尔科夫状态转移矩阵;借助灰色预测GM(1,1)模型来改进马尔科夫模型状态转移容易局限于内部等缺陷;将该模型运用于某高校师资队伍预测,为优化高校师资队伍结构提供一种有效的方法。     

基于优化灰色-马尔可夫链的河南省旅游总收入预测

以原始序列的一阶累加生成序列与其模拟值的误差平方和最小为准则建立优化GM(1,1)模型,然后对优化GM(1,1)模型的预测结果进行了马尔可夫链的改进.最后选取2003—2013年河南省旅游总收入建立基于优化灰色-马尔可夫链的预测模型,并对2014—2016年河南省旅游总收入进行了预测,为旅游预测提供了一种新的研究思路和方法.     

隧道围岩变形经验模态分解灰色系统预测模型研究

基于经验模态分解降噪原理,建立了EMD灰色系统GM(1,1)预测模型,使EMD方法与灰色系统GM(1,1)预测模型很好地相结合,有效地降低了原始监测数据内噪声干扰对预测结果的影响;并结合梅花山隧道工程实际,对EMD灰色系统GM(1,1)预测模型进行了检验。研究结果表明:EMD灰色系统GM(1,1)预测模型环境适应能力较强,预测结果与实际监控数据吻合程度较高,是隧道工程围岩变形动态预测较为有效方法,具有较好的工程实用价值。     

隧道围岩变形EMD灰色系统预测模型研究

基于经验模态分解降噪原理,建立了EMD灰色系统GM(1,1)预测模型, 使EMD方法与灰色系统GM(1,1)预测模型很好地相结合,有效地降低了原始监测数据内噪声干扰对预测结果的影响,并结合梅花山隧道工程实际,对EMD灰色系统GM(1,1)预测模型进行了检验。研究结果表明：EMD灰色系统GM(1,1)预测模型环境适应能力较强,预测结果与实际监控数据吻合程度较高,是隧道工程围岩变形动态预测较为有效方法,具有较好的工程实用价值。     

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.     

基于灰色理论的地下水水质预测

针对地下水水质难以预测的问题,运用灰色理论对地下水水质进行预测,并用Matlab语言编制了程序,通过对实例的计算,得到的预测值与实际值的对比,证明了该方法的可行性。同时评价了GM(1,1)模型与等维灰数递补模型对于非单调变化的地下水水质的预测精度。预测结果表明:在地下水水质非单调变化情况情况下,等维灰数递补模型的预测精度要优于常规灰色模型GM(1,1)。     

灰色线性回归组合模型在沉降监测中的应用

为了在贫数据条件下准确预报中长期沉降值,采用线性回归方程和指数方程的组合方式,通过适当配置模型的某些参数来获得新的生成序列函数模型．结合工程实际算例进行预测,并和实际观测数据比较,取得了较好的效果,验证了灰色线性回归组合模型应用于沉降监测预报的可行性．通过其残差与回归分析模型和灰色预测GM（1,1）模型残差相比较,证明该模型在沉降预报中优于回归分析模型和灰色预测GM（1,1）模型．     

基于灰色理论的基坑变形预测预报系统研究

基坑工程是部分信息已知、部分信息未知的灰色系统,利用其具有的灰色特征,建立基于灰色模型的GM(1,1)的基坑变形预测预报系统,并采用Fortran语言编程对其建模过程、模型预测精度检验及模型修正进行全过程实现.工程应用表明,建立的基坑变形预测预报系统具有较好的适用性和较高的精度,对指导基坑信息化施工具有一定的指导作用.     

灰色马尔可夫SCGM(1,1)预测模型

结合灰色SCGM(1,1)预测模型和马尔可夫概率预测模型的优点,建立了灰色马尔可夫SCGM(1,1)预测模型。并且以郑州市降雨量的预测作为实例,证明灰色马尔可夫预测模型对于随机波动性较大的数据列的预测具有较高的精度。     

BP神经网络在基坑周边地表短期沉降预测中的应用

在对基坑的监测数据进行预测和分析中,现有的一部分方法很难满足实际施工中高度非线性问题的拟合,如指数法预测的沉降量往往偏小,双曲线法预测的沉降量往往偏大,而GM(1,1)对观测值的累加往往又不具有指数规律。考虑到这些局限,引用BP神经网络,以苏州地铁2号线某工程为例,结合历史的沉降监测值,对其基坑周边地表短期沉降进行预测。实践表明,该方法预测误差较小,为基坑周边地表沉降的预测提供了一种较好的途径,在基坑动态设计与信息化施工方面具有重要的参考价值。     

基于灰色马尔科夫模型的工程成本预测

针对随机波动较大的工程成本预测问题,通过研究过去几年中国一建筑公司承建同类工程的相关数据,建立了灰色GM（1,1）模型,并采用马尔科夫模型分析优化数据.实例分析结果表明,灰色马尔科夫模型用于工程成本的预测结果与实际情况较为一致,说明本研究建立的预测模型合理可靠,具有一定的实用性.     

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...