灰色马尔柯夫预测模型及其应用

一、引言 由于灰色预测所需信息较少,计算简便,精度较高,因此在社会经济系统的建模、分析和预测中得到广泛应用。在粮食产量和经济作物方面的应用,也取得了很好的效果。但由于灰色预测是指以GM(1,1)模型为基础所进行的预测,GM(1,1)模型的解为指数型曲线,其预测的几何图形是一条较平滑的曲线,因而对波动性较大数据列的拟合较差,预测精度较低。而马尔柯夫概率矩阵预测的研究对象是一个随机变化的动态系统,它是根据状态之间的转移概率来预测未来系统发展的,转移概率反     

灰色马尔柯夫链预测模型及其应用

一、前言 灰色预测与马尔柯夫链(以下简称马氏链)预测是两类应用较为广泛的预测方法,它们都可以应用于时序预测,但各具特色和局限。 灰色预测是指以GM(1,1)模型为基础所进行的预测,它主要用于时间短、数据资料少、波动不大的预测问题,只需很少的几个数据就可建立模型进行预测,尤其对短期预测具有较高的精度。但其预测的几何图形是一条较为平滑的曲线,要么单调递增,要么单调递减,进行长期预测时,预测值往往偏高或偏低(根据几何图形而定),因而对随机波动性较大的数据列拟合较差,预测精度较低。而马氏     

浙江省茶叶产量的灰色———马尔柯夫预测模型

采用灰色（ＧＭ）与马尔柯夫链联合预测方法对浙江省的茶叶产量进行预测，并对预测结果进行了分析和探讨。     

时间连续的马尔柯夫过程在汇率预测中的应用

为克服应用传统统计方法进行汇率预测时,因误选模型而导致的误差,提出了基于时间连续马尔柯夫过程的汇率预测方法。通过确定马尔柯夫过程的转移速度矩阵,建立汇率短期预测模型,并对其用拉普拉斯变换进行求解。将此模型应用于欧元/美元汇率的短期波动预测,实例表明,预测结果与实际观测值符合较好。     

齐次马尔柯夫链分析法在教学效率评价中的应用

本文研究了教学效率评价中的一种定量分析方法─齐次马尔柯夫链分析法，阐明了这种方法的理论依据及其计算程序，并利用四所中学的数据进行了实际分析，解决了根据高考成绩正确评价中学教学效率的问题．     

神经网络在水资源预测中的应用

人工神经网络通过神经元之间的相互作用来完成整个网络的信息处理，具有自学习和自适应等一系列优点，因而用它来进行水资源预测是可行的。针对水资源预测问题，初步建立了基于神经网络的预测系统，给出了应用实例。这是水资源预测的一种新的尝试。     

层次分析法在水资源工程环境影响评价中的应用

水资源工程环境影响评价是由众多指标组成层次结构的复杂系统,其关键问题是如何合理确定各评价指标的权重。为此,探讨了把层次分析法(AHP)作为确定指标权重的实现过程,并提出用加速遗传算法(AGA)修正判断矩阵的一致性,且同时计算判断矩阵各要素的排序权值的新方法(AGA-CAHP)。研究结果表明,AGA-CAHP方法直观、简便,计算结果稳定、精度高,在工程项目环境影响评价中具有推广应用价值。     

混沌分析在水文径流预报中的应用

本文介绍了将混沌理论应用于水文径流报中的方法,该方法通过实例证明是可行的。     

灰色预测模型在铁路运营指标预测中的应用

本文应用灰色系统理论的原理建立了S分局货物周转量及其它指标的灰色预测模型,并取得了良好的预测效果。同时,在大量计算的基础上,本文对GM(1,1)模型的构模参数取值进行了探索。     

复杂性诊断方法及其在水资源系统中的应用

提出了基于遗传密码的粗粒化方法，有效的避免了过分粗粒化现象。并结合Lempel—Ziv算法复杂度，应用于黄河千流上游径流序列变化的实时跟踪和状态诊断。诊断结果表明，自然环境、人类活动及空间距离是决定径流变化的三个基本要素，且尤以人类活动影响最为直接。     

灰色系统分析在建立土壤肥力及粮食产量预测模型中的应用

根据黑龙江省坡耕地薄层黑土综合培肥试验数据，用灰色系统理论建立了限制因素的单项预测模型，然后建立了各肥力限制因素与粮豆产量综合因素的ＧＭ（１，Ｎ）模型，预测结果为定向培肥土壤提供理论依据。     

PAPOA法在综合利用水库优化调度中的应用

本文建立了综合利用水库优化调度的动态确定性多目标非线性数学模型。利用逐次逼近的逐步优化法，即ＰＡＰＯＡ法求解模型的最优解集。在这实例分析计算中，较大地提高了水库效益，获得了较为满意的结果.     

投影寻踪模型在水资源工程方案优选中的应用

提出了水资源工程方案优选的投影寻踪(PP)模型的新方法。利用PP模型可把方案多维评价指标值综合成一维投影值,投影值越大表示该方案优选,根据投影值的大小就可对方案集进行优选。采用实码加速遗传算法进行PP建模,简化了投影寻踪技术的实现过程,克服了目前投影寻踪技术计算复杂、编程实现困难的缺点,为投影寻踪技术在水资源系统工程中的广泛应用提供了新的有力工具。应用实例的结果说明,直接由样本数据驱动的PP模型用于水资源工程方案优选简便可行,PP模型的投影值比较分散、易于决策,适用性和可操作性强,不需确定评价指标的权重,优选结果较为客观。     

遗传优化的SVR在钢材力学性能预报中的应用

提出了基于支持向量回归的钢材力学性能建模方法,采用遗传算法优化支持向量回归模型的参数,避免了参数选择的盲目性,使得支持向量回归模型的预测性能有了显著提高.将此方法应用于实际钢厂的钢材力学性能预报中,模型的训练与验证数据都来自于实际的过程,结果表明采用遗传优化的支持向量回归模型对钢材力学性能具有很好的预估性能.     

物元模型及其在岩爆分级预报中的应用

采用可拓评判方法 ,根据影响岩爆的一些主要因素 ,应用物元概念和关联函数 ,建立了岩爆分级预报的物元模型 ,对岩爆的发生与否及烈度进行预测 .针对国内外一些岩石地下工程实例进行分析、计算 ,结果与实际情况符合的很好 ,说明该模型在岩爆分级预报中有良好的应用前景.     

灰色人工神经网络模型及其在径流短期预报中的应用

降雨-径流过程的非线性问题早已被广大水文学者所注意, 广大水文学者分别基于实验方法、水动力学方法以及系统识别方法研究水文非线性模拟及预报问题。本文另辟溪径, 结合“人工神经网络模型”与“信息论”中的编码、译码, 提出一种灰色人工神经网络模型, 并就其在径流短期预报中的应用进行了初步的探讨。     

组合预测模型在我国能源消费系统中的建构及应用

组合预测理论及建模技术对于信息不完备的复杂经济系统具有一定的实用性 .鉴于能源消费系统的复杂性及非线性的特征 ,文章首先利用我国能源消费量的历史数据 ,分别采用灰色预测、神经网络及多元回归方法建立了我国能源消费系统的单项预测模型 .并对各单项模型的优缺点进行了比较分析 .其次 ,采用标准差法进行权重分配 ,建立了我国未来能源消费量的组合预测模型 .最后 ,应用该模型对我国未来 2 0年的能源消费量进行了预测 .结果表明 ,该模型可以作为我国未来能源消费量预测的有效工具 .     

模糊动态AHP及其在水资源系统模糊优化中的应用

常规AHP方法通常存在如下两种缺陷首先,它的判断矩阵没有考虑人的判断的Fuzzy性;其次,它不能求解重要性随时间改变而变化的因素的权重.另外模糊动态AHP实现的关键是动态判断矩阵一致性条件的满足,因为动态判断矩阵往往在某个或某些时间点上满足一致性条件,但很难在整个时间段上对所有的时间点满足一致性条件.针对上述问题,本文应用一种新的方法来改进判断矩阵的一致性,并将模糊动态AHP方法应用到水资源系统的模糊优化调度中,收到了较好的效果.