火灾事故的灰色-马尔可夫模型预测研究

鉴于火灾事故的发生受多种复杂因素的影响,并且具有较大的随机性和波动性的特点,笔者等将灰色模型和马尔可夫模型相结合,建立火灾事故的灰色–马尔可夫模型,利用灰色模型的灰色性和马尔可夫模型的随机性来体现各自的优点,并运用该模型对全国农村火灾事故进行预测。实际应用表明,灰色–马尔可夫模型的预测精度明显高于灰色模型的预测精度,完全能满足预测精度的要求,可以较好地用于火灾事故的预测。     

基于灰色-马尔可夫模型的国内游客总数预测

结合灰色模型在小样本下预测精度较高的优点和马尔可夫模型对随机波动数据处理结果较好的优点,以2004—2015年国内游客总数构建传统灰色GM(1,1)模型、无偏灰色GM(1,1)模型、灰色马尔可夫模型和无偏灰色马尔可夫模型,并对比2016—2018年国内游客总数的预测值与实际值.结果表明,灰色马尔可夫模型和无偏灰色马尔可夫模型相比于传统灰色GM(1,1)模型和无偏灰色GM(1,1)模型的平均相对误差分别提高了2.36个百分点和2.33个百分点,灰色模型结合马尔可夫模型后能够解决对随机波动数据的预测偏差,有效提高预测精度.     

灰色马尔可夫链组合在预测股票价格上的应用

灰色模型适合对数据量少、波动不大的短期数据进行预测,而马尔可夫模型适用于预测波动较大的过程。通过结合灰色模型和马尔可夫模型的特点,本文提出了一种灰色马尔可夫链组合预测模型,对股票价格进行预测,与其他文献不同的是,本文在数据处理上进行了改进。实验结果表明,与一般灰色马尔可夫模型相比,改进后的模型预测精度得到了提高。     

道路超限超载预测的灰色马尔可夫模型

文章针对超限超载预测数据量小、随机性大、影响因素复杂等特点,采用灰色模型预测和马尔可夫预测相结合,提出了一种超限超载预测的灰色马尔可夫预测方法.该方法利用历史信息建立超限超载的灰色预测模型,根据结果把超限超载划分为若干状态,再根据马尔可夫模型建立状态转移模型进行预测.应用该方法对某省的道路超限超载趋势进行了预测,实验表明,由于灰色马尔可夫模型充分利用历史数据信息,模型的预测精度高于灰色模型预测精度,可用于道路超限超载预测.     

灰色马尔可夫模型在煤矿安全事故预测中应用

灰色马尔可夫模型是将灰色系统理论和马尔可夫链理论相结合建立的预测模型,它不仅充分发挥了灰色预测模型和马尔可夫预测模型的优点,而且,因为马尔可夫链理论的引入,有效地解决了灰色预测模型对于随机波动性较大的数列预测精度低的问题.并且,通过对煤矿千人负伤率预测的实际应用表明,灰色马尔可夫预测模型完全能满足预测精度的要求.     

基于改进灰色马尔可夫模型的花生产量预测

【目的】为了提高花生产量的中长期预测精度,提出一种改进的灰色马尔可夫模型。【方法】首先,以中国2010—2020年花生产量数据为研究样本,在传统灰色模型的基础上进行加权滑动平均处理,建立滑动灰色模型;然后,利用马尔可夫链对预测结果进行修正,得到滑动灰色马尔可夫模型;最后,采用新陈代谢的思想,对原始数据序列做等维新息处理,构建新维滑动灰色马尔可夫模型。【结果】新维滑动灰色马尔可夫模型的平均相对误差比滑动灰色模型和滑动灰色马尔可夫模型分别降低了80.00%和48.89%,并预测出未来5年中国花生产量将以2%左右的增长率增长。【结论】本研究结果可为其他农作物产量预测提供一种科学合理的思路。     

灰色马尔可夫模型的改进及农业受灾面积预测应用

针对传统的GM(1,1)模型对波动性较大的数据预测精度较低的问题,进行了2次改进并分别与马尔可夫链预测相结合建立了灰色马尔可夫模型.将各模型应用于江西农业受灾面积预测,结果表明,改进的灰色模型和灰色马尔可夫模型拟合精度较传统方法均有明显提高,验证了改进的灰色马尔可夫模型的有效性.     

应用改进的灰色模型预测民航管制员数量

建立了灰色预测模型,进而运用马尔可夫链理论对灰色预测模型进行了改进。针对我国近年来民航管制员的数量变化,分别应用两种模型进行了预测。结果表明,通过马尔可夫链理论修正的预测模型,预测精度得到了较大的改善,结果更为准确,预测结果能为民航各级人事决策者提供依据。     

缓冲算子理论在矿井瓦斯涌出量预测中的应用

以预测矿井瓦斯相对涌出量为研究目的,运用缓冲算子理论,建立了灰色系统模型,并将该模型应用到某矿井的瓦斯涌出量预测分析中,对该矿历年来相对瓦斯涌出量进行了灰色生成,建立了灰色预测,对照精度检验可知,达到了一级精度,预测结果可靠。     

基于灰色马尔可夫模型的水上交通事故预测

在灰色GM（1,1）预测模型的基础上,运用马尔可夫模型对预测结果进行优化,并将由此建立的灰色马尔可夫模型运用于1979～1998年全国水上交通事故数据来预测1999年事故量．结果表明,这种模型的预测精度高达89％,明显优于单独使用GM（1,1）模型的预测结果．