三种模糊Markov链状预测模型

为了解决具有不确定信息的Markov链状预测问题,给出了"模糊状态-精确观测数据"、"精确状态-模糊观测数据"和"模糊状态-模糊观测数据"三类模糊Markov链状预测的模型,涵盖了具有不确定信息的Markov链状预测的各种形式,系统研究了三种模型下的状态转移概率确定方法与预测过程。该项工作使得模糊Markov链状预测模型问题趋于完善,为深入研究模糊Markov过程以及其它特殊的模糊随机过程提供了思路。     

加权Markov链权重计算及其应用

以中体产业股价为例,应用加权Markov链理论对股票价格进行预测分析.通过模糊聚类分析,将已知的股票价格变动情况分为六类,并对股票收盘价的历史数据进行马氏性检验.利用加权Markov链计算权重的方法,计算出每类状态的权重值,并给出中体产业未来股票价格的预测区间.应用随机过程的加权Markov链理论,构造了描述股票价格波动格变化的数学模型,并通过实例给出股价的预测区间,该方法具有很强的适用性.     

基于Markov模型的铝土矿露天采空区生态重建的环境预测评价

采用景观生态空间结构预测分析法对平果铝土矿生态重建的环境影响进行评价;在建立空间格局变化定量指标的基础上,利用Markov过程稳定状态方程组的随机运动过程数学模型,对平果铝土矿生态重建地区环境影响进行预测评价。研究结果表明:2005年预测模拟值与实测情况基本吻合,当矿区复垦土地的裸岩地面积减少到占总土地面积的19.92%时,矿区生态系统达到稳定状态,Markov过程模型对喀斯特石漠化地区环境影响预测与评价是可行的。     

模糊Markov自动预测程序在辽河泥沙含量预测中的应用

模糊状态-模糊观测数据的Markov预测模型具有经典Markov模型不具备的优势,但模型建立过程相对复杂,计算量大。利用Matlab将模型建立过程编写为通用程序,代替繁琐的手算过程。该方法保留模糊Markov模型的优点,弥补其不足。利用模糊Markov自动预测程序对辽河含沙量数据进行预测。研究结果表明:模糊Markov模型能充分利用数据的丰富性,兼容观测数据的误差和波动;模糊状态的划分更加细致合理。这些优点使模糊Markov模型具有很高的预测精度。对辽河含沙量数据的预测表明,对淡水资源的保护迫在眉睫。     

产品市场占有份额分析的数学方法

厂商作为社会经济活动最基本的经济细胞，在其经营过程中，最为关心的问题是自己的产品在市场中究竟能占有多大的份额，以及由此决定它如何去组织生产，从而使产销达到平衡的问题．文章针对这一问题，建立了Markov chain模型，对预测产品的市场占有份额做了一个简单的介绍．这一分析方法对厂商如何生产及预测产品未来的发展前景具有一定的指导意义。     

机会认知网络中基于社会关系的节点位置预测算法

移动节点位置预测是机会认知网络进行有效数据采集和消息转发的基础,提出了一种基于社会关系的移动节点位置预测算法.该算法基于位置对应用场景进行建模,通过节点的移动规律挖掘节点之间的社会关系.该算法以1阶Markov模型为基础对节点的移动性进行初步预测,然后,利用与其社会关系较强的其他节点位置对该节点的预测结果进行修正.最后,基于UCSD WTD数据集对算法进行仿真实验.结果表明,基于社会关系的移动节点位置预测算法与1阶Markov预测模型相比获得了更好的预测精度,并且算法具有较好的可扩展性.     

高效的用户访问预测新算法

针对基于Web日志挖掘的用户访问预测经典算法的不足,提出了基于Markov链和关联规则的预测算法(MAPA).使用二阶Markov链找到用户下一步或将来可能访问的页面集,生成预测候选集;使用二项关联规则从正向和反向2个角度修正Markov的预测结果,从而生成最后的预测页面.通过引入用户反馈机制,提出了带反馈的Markov预测算法(MPAF),即在预测过程中逐步构造历史预测树,把历史预测信息保存到历史预测树中,并根据用户的反馈来判断预测的正确性.在预测过程中,用二阶Markov预测算法生成预测候选集,再利用历史预测信息动态地调整预测算法,从而生成预测页面.理论分析证明,这2种预测算法具有线性时间复杂度的预测效率.实验结果表明,MAPA和MPAF在预测准确率上平均提高5%和10%.     

基于GPS轨迹数据的混合多步Markov位置预测

随着移动设备和定位技术的广泛应用,基于位置服务成为研究热点,位置预测是其重要研究内容.基于GPS轨迹数据,对位置预测方法进行研究.Markov模型可以较好地表示时序数据,因此可较好地用于位置建模和预测.在基于Markov建模的位置预测中,1阶Markov模型存在轨迹信息利用不充分、预测准确率低的问题;而多阶Markov模型存在状态空间急剧膨胀的问题.针对这些问题,提出了基于混合多步Markov模型的位置预测方法,在将原始GPS轨迹转化为区域轨迹的基础上,对各多步模型进行融合,提出了基于Adaboost框架的各多步模型影响系数的生成方法,在保证状态空间不变的情况下提高了预测准确性.真实数据集上的实验验证了所提位置预测方法的有效性.     

基于Markov模型的基因组合调控模块预测

研究了Markov模型在预测基因组合调控模式中的应用.首先基于基因序列特点构造Markov模型,并发展了预测基因组合调控模块的概率模型.然后结合目前基因组合调控模式数据库的特征,提出了比较模型优劣的新指标:丰度.最后利用提出的模型预测分析酵母核糖体蛋白基因中的转录调控模块,并与其它方法进行比较,结果表明Markov模型在预测基因组合调控模式时的有效性和优越性.     

鞅逼近与预解式表示收敛的几个定理

通过引入平稳遍历Markov过程的鞅逼近和S_t(f)的预解式表示, 给出并证明了S_t(f)存在鞅逼近当且仅当预解式表示收敛, 对于Markov链有相应的公式化结果. 表明通过预解式构造平稳遍历Markov过程加性泛函的鞅逼近方法在此意义下具有普遍性.     

马尔可夫链在高校通信市场预测与决策中的应用

借助随机过程中著名的马尔可夫链理论知识,以某地区三高校通信市场客户的转移数据为研究对象,分析了市场占有率的变化,通过实例来将马尔可夫分析法运用于决策过程,力图为通信市场分布策略研究提供一种新的思路.     

基于离散Markov决策过程的发电公司多阶段决策

采用离散时间Markov决策过程(DTMDP)对以多阶段总利润最优为目标的发电公司决策问题进行研究．市场环境下，发电公司根据自身条件，其竞争策略可以是价格的接受者，也可以是价格的制定者．考虑了发电公司不同策略情况下市场均衡状态间的转换概率，分别给出了发电公司作为价格接受者和价格制定者时的多阶段决策模型．通过算例验证了所提模型的有效性和可行性．     

基于Q学习算法的发电公司决策新模型

提出了基于Q学习的发电公司决策新模型,应用于求解发电公司在具有不完全信息的电力市场环境下为获取最优长期利润而制定的决策问题.以电力市场重复运行具有的典型Markov过程特性,应用Q学习算法构建以长期利润最优为目标的发电公司决策模型,并通过算例仿真验证了该模型的有效性.所提出的决策新模型可以根据发电公司对市场状态变化的不同预估状态转移概率模拟该公司在市场环境下的不同竞价策略,并给出不确定市场环境下的最优决策.     

两参数强马氏过程之间的关系

利用两参数马氏过程和单参数强马氏过程的定义方式及各种停点之间的关系, 定义了1-强马氏过程、 2-强马氏过程和宽将来强马氏过程, 其中参数变换都是非随机的. 在随机过程循序可测条件下, 得到了*-强马氏过程一定是1,2-强马氏过程; 1,2-强马氏过程一定是宽将来强马氏过程. 在(F₄)条件下, 1,2-强马氏过程一定是单点强马氏过程. 宽将来强马氏过程一定是单点强马氏过程.     

客房出租中的马尔科夫过程和市场占有份额预测

饭店客房出租率及其市场占有份额的预测是饭店经营管理的重要课题之一。利用运筹学中的马尔科夫过程的理论，经过有稳定转移概率的改造，可以建立起客房出租与市场占有份额预测的马尔科夫链的数学模型。这种方法为饭店的经营与决策提供了必要的辅助定量分析。     

线形Consecutive-(1,2)or(2,1)-out-of-(m,n):F系统可靠度研究

为了研究线形Consecutive-(1,2)or(2,1)-out-of-(m,n):F系统的可靠度,采用有限马尔可夫链嵌入法给出系统可靠度解析表达式,数值示例表明,该方法不但能用于单元独立同分布的情况,而且还能用于单元独立不同分布的情况,通过数值示例和运算时间复杂性分析表明,当n较大时,本文中可靠度计算方法较前人方法更有效,研究结果可为系统优化设计研究奠定基础.     

不同质量等级生鲜产品定价和订货策略

针对生鲜产品在销售过程中由于变质产生不同的质量等级,零售商将面临分离销售和混合销售2种不同销售策略的问题.考虑2种质量等级的情景,通过建立和求解2阶段模型研究了2种销售策略下零售商的最优定价和订货决策.通过算例分析比较了不同销售策略下市场需求波动、产品质量差异和产品保鲜率对零售商最优决策和收益的影响.     

关于马氏双链的遍历定理

给出了关于马氏双链的遍历定理 ,并且利用刘文教授 (1978)提出的分析方法对其进行了证明 ,所得结果是对一般马氏链遍历定理的推广     

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.     

关于齐次马氏信源二元函数的一类偏差定理

利用任意信源相对熵密度偏差的概念，使用分析的方法研究了齐次马氏信源的一类强偏差定理，得出了一个二元函数的一类强偏差定理和几个极限性质．