股票价格的马氏链预测法

马氏链预测法是通过对事物不同状态的初始概率及状态之间的转移概率的研究,预测事物的未来状态。本文建立了股票价格预测的马尔可夫链数学模型,并举例说明了该模型在股票交易市场预测中的应用。     

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.     

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。     

保险失效或退保概率的马尔可夫链预测模型

利用连续时间时齐马尔可夫链构建关于保险失效或退保概率的预测模型,用以计算任一时刻处于各个状态的概率,并给出参数估计的方法.由于实际中保单的状态在特定的时刻会发生离散事件,因此使用多阶段的马尔可夫链模型来刻画这一特点,即在发生离散事件的特定时刻,定义一个跳跃矩阵描述该时刻的状态转移情况.将该模型应用到保险公司的寿险失效或退保概率的研究中,通过实际的数据对模型参数进行估计和校准,通过校准的马尔可夫链模型对其寿险失效或退保概率进行预测并得到较好的预测结果.     

马氏链预测模型的代数处理方法

马氏链预测法是通过对事物不同状态的初始概率及状态之间的转移概率的研究,预测事物的未来状态。本文建立了股价预测的马氏链数学模型,用代数的方法处理马氏链的高阶概率转移矩阵和平稳分布。     

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。     

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。     

P2P网络资源搜索中的用户行为模型

为了改善P2P网络的搜索性能,提出应用马尔可夫链预测用户兴趣集合的方法.根据用户的历史查询行为,对关键词进行聚类,得到相关的兴趣类;应用马尔可夫链,建立用户行为模型,描述用户兴趣的时序变化;根据极限概率,预测用户达到平稳状态时的兴趣集合;给出根据模型进行预测的方法.实验表明,模型的命中率受查询序列分布的影响较大,增加兴...     

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.     

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.     

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.     

基于马尔可夫链嵌入法的两阶段Start-Up验证试验模型

为了给出两阶段start-up验证试验模型相关指标的解析表达式,构造了符合两阶段start-up验证试验模型状态转移规律的马尔可夫链.应用马尔可夫链相关理论给出了试验次数的期望、方差、分布律、分布函数,以及接受和拒绝产品的概率矩阵表达式.数值示例表明,对于各种参数的两阶段start-up验证试验模型相关指标求解问题,有限马尔可夫链嵌入法比概率生成函数法更加有效.     

稀疏网络编码中秩分布分析模型研究

针对现有稀疏网络编码研究中线性相关概率性能指标精准度较低的问题,提出基于马尔可夫链的性能分析模型。对线性相关概率、秩的概率分布等性能指标及其复杂度进行分析,并通过该性能分析模型分析编码包传输后期的译码成功概率;基于吸收马尔可夫链计算编码包传输过程中的瞬态、吸收态以及各状态间的状态转移概率,并对状态转移概率中蒙特卡罗模拟误差较大的问题进行改进,由状态转移概率构建吸收马尔可夫链基本矩阵,得出信宿端收到非再生包的线性相关概率,进而推导出秩的概率分布和译码成功概率性能指标。仿真结果表明,在相同条件下所提模型性能指标精确度均优于对比模型,且能精确地评估信宿端解码矩阵秩的概率分布、译码成功概率等稀疏网络编码的译码行为。     

马尔可夫链在爆破网路分析中的应用

将爆破网路中常见的一些典型形式化归成马尔可夫链的模型,给出了这些马尔可夫链的转移概率矩阵,并将跨越式网路化归成一种“推广的马尔可夫链”,对这种推广的马尔可夫链的任意ｍ步转移概率和ｍ步全转移概率提出了简炼的矩阵算法。     

改进马尔可夫链降雨量预测模型的应用

根据马尔可夫链预测方法,汇总分析1956～1999年昆明市东川区的年降雨量资料,采用均值-标准差分级法,对各年的降雨量进行状态分级,分为洪涝、偏涝、正常、偏旱、干旱5个状态.应用马尔可夫链及转移概率矩阵对昆明市东川区2000年的降雨量进行分析预测,并根据模糊集理论中的级别特征值预测降雨量.结果表明:采用该方法预测的结果与实际情况相吻合.     

Chi-square Distance在协议异常检测中的应用

针对Juan M提出的一种基于马尔可夫链的随机协议异常检测模型和评估方法存在的不足进行改进．改进后的模型增加了一些必要的状态，初始概率和转换概率更加精确．实验表明，将Chi—Square Distance和马尔可夫链方法相结合来检测协议异常，可克服原方法的不足，能有效检测到SYN Flooding攻击．     

双重改进灰色马尔可夫模型的物流园区物流量预测

为科学预测物流园区的物流量,对灰色马尔可夫预测模型进行双重改进,利用灰色波动多项式替代灰色模型中的指数型曲线,采用滑动转移概率矩阵改进传统的马尔可夫链.利用某物流园区物流量的调研数据对最大相对误差、平均相对误差、残差平方和等因素进行分析.结果表明,双重改进的灰色马尔可夫模型能够更好地预测物流园区的物流量.     

Markov链的组合预测及其应用

为了解决状态预测问题,提出了一种马尔可夫链组合预测方法。以加权马尔可夫链预测和模糊马尔可夫链预测为基础,以级别特征值方法为连接方法,通过区间中值,各单一预测模型和组合预测模型的对比,证明了该方法更为精确,更贴进实际值。丰富了马尔可夫链预测理论体系,同时形象直观、预测精确、计算简便、易于推广,具有一定的实际应用价值。     

马尔可夫链在太湖流域梅雨期预报中的应用

依据1954~1991年太湖流域的入、出梅日期以及梅雨集中期,应用马尔可夫链预报了太湖流域1992年和1993年的梅雨期,并利用其平稳分布分析了梅雨期系统在各状态下的概率.应用结果表明:在太湖流域气候条件稳定的情况下,历史数据越多越精确,预测也就越可靠;以马氏链预测梅雨状态的方法是一种概率预报方法,需通过大量的预测检验才能显示出该方法的准确性和可靠性.