基于Markov转移矩阵预测机场道面使用状态

应用Logistic回归方程建立了连续变量(道面厚度、交通量、道面使用时间)和分类变量(道面养护等级、道面所处的自然区域以及道面结构类型)与Markov转移概率的回归关系.选取我国多个机场实测道面状况指数数据作为基础数据,进行了模型的参数估计及显著性检验,并举例分析模型预测效果.改进了Markov概率预测模型中的参数标定方法,提高了预测精度,并在一定程度上解决了因为机场道面观测数据少,传统预测模型无法获得稳定参数估计的问题,拓展了模型的适用范围.     

Markov模型下的二项分布

利用概率母函数的方法推导出Markov模型下的二项分布     

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.     

Fuzzy-Markor预测模型的构造及对长江黄石年最高水位的预测

该文运用摸糊数学方法对马尔柯夫预测摸型进行改造,构造出一种摸糊马尔柯夫预测模型(Fuzzy—Markov预测摸型)。作为这种摸型的应用例子,文中给出了长江黄石年最高水位的预测结果(1980年—1988年)。分析表明,这种摸型是具有一定精度的。     

基于Markov区制转移模型的人民币实际有效汇率波动机制

首次将三区制的Markov转移模型引入自回归模型,研究了1991-01～2008-06人民币实际有效汇率的动态波动路径.研究结果表明,1991年后的人民币实际有效汇率波动存在显著的三区制特征:过度贬值区制、适度贬值区制和升值区制.同时,得到以下结论:①人民币实际有效汇率区制转移的动态过程,在大部分时期都处于适度贬值或升值区制;②1991年以来的2次汇率改革都对人民币实际有效汇率走势产生了积极的影响.     

基于GARCH与Markov转换模型度量房价波动风险

为了防范房地产价格快速上涨或下跌带来的不利影响,监测房价波动风险具有重要的意义。该文采用自回归条件异方差(GARCH)模型和Markov机制转换模型研究房价波动过程。首先依据4个中国城市的数据对2类模型分别进行回归,然后根据回归结果计算房价波动率和房价下行概率,以此衡量房价的波动风险。结果显示:Markov模型的样本内拟合程度略高于GARCH模型,但这一差别十分有限。在预测房价下行概率时,Markov模型给出的结果对房价在短期内的变化情况较为敏感,而GARCH模型的预测值较为保守。虽然依据2种模型测算的房价下行概率在数值上有差别,但其走势基本一致,可以为投资者提供参考。     

基于Markov模型的城市土地利用景观格局分析及预测——以六盘水市为例

通过景观结构及景观格局指数分析贵州省六盘水市中心城区1990年～2010年生态环境变化的趋势及原因,并通过Markov模型预测了2020年～2050年研究区景观格局演变趋势,结果表明:①研究区20a间灌木林地显著增加、耕地尤其是水田大量减少.②20a间研究区建设用地大量增加,斑块由零散分布逐渐连成片;耕地斑块的破碎化程度提高,且形状越趋复杂.③1990年～2010年间研究区内景观结构发生了较大变化,景观空间连接性下降,多样性增加,破碎化程度提高,斑块的空间镶嵌趋向复杂,景观组分趋向均匀分布.④通过预测可知,随着城市化进程的加快研究区景观破碎化程度将进一步增大,斑块的空间镶嵌更加趋向复杂,景观组分进一步呈均匀化分布.     

利率服从Markov链的倒按揭模型

建立了利率服从Markov链的倒按揭一般模型,得到了倒按揭模型的定价方程式;在几种特殊情形下,给出了定价的精确公式.     

基于Markov网络的检索模型

基于Markov网络的信息检索模型提出一种贝叶斯网络推广的检索模型,该模型利用词项在文档集中的共现信息来构造Markov网络,通过该索引项子Markov网络来加载附加查询证据源,计算文档与查询之间的相关性概率,由此概率进行文档排序. 实验结果表明,本文提出的Markov网络模型比其他传统的检索方法具有更优的检索性能.     

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。     

基于隐马尔科夫模型的浏览路径预测

基于马尔科夫模型的浏览路径预测，仅仅从用户的浏览会话本身出发来预测用户下一步的链接，并不能捕获用户的真正兴趣所在。运用隐马尔科夫模型来分析用户浏览网页的内容，可进一步捕获用户的浏览兴趣，并作下一步的链接预测。当浏览序列长度逐渐增加，系统捕获的用户浏览信息越来越多，此时能够折射出用户的兴趣所在，预测准确率也逐步增加。当浏览序列长度大于或等于8时，预测准确率已经到达80％，提高了预测准确率。     

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.     

基于云理论与加权马尔可夫模型的矿井涌水量预测

针对矿井涌水量预测问题,提出一种新的既考虑模糊性又考虑随机性的云加权马尔可夫预测模型。其过程为:首先,利用云理论对矿井涌水量状态概念进行云划分,通过X条件云发生器确定训练样本各年份涌水量所属状态;由于云模型具有模糊和随机特性,同一样本属性值通过X条件云发生器时,输出不同的状态,从而形成不同情形下的马尔可夫状态空间,为此,根据各种情形出现的频数,确定各自的权重。然后,应用加权马尔可夫预测法,计算各种情形下预测样本所属状态的概率矩阵,加权求和得到最终的预测概率矩阵,并根据最大隶属度原则,确定预测样本所属状态。最后,以河南鹤壁四矿1982—1999年的矿井涌水量时间序列作为训练样本,采用所建立的云加权马尔可夫预测模型,对2000—2001年的矿井涌水量所属状态进行预测,研究结果表明:2000年和2001年的涌水量预测状态同为状态5,属涌水量较少年份,与其实际状态相一致。     

一种基于隐马尔可夫模型的自适应联合频谱预测方法

基于隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)的频谱预测是次用户(SU)根据频谱感知历史信息得到主用户(PU)信道状态训练集,用前M个时刻信道的状态组成的矩阵作为待测矩阵与训练集匹配,根据匹配的相似度对下一时刻的信道状态进行预测。由于信道预测是基于前M个时刻的信道状态,其信道状态的不确定性直接影响到预测的准确性。文中针对这一问题,提出一种基于HMM的自适应联合频谱预测方法,根据本地预测中各待测矩阵的可信度给予不同的权值,通过数据融合来得到最终的预测结果。此外,为了解决文中的数据融合问题又提出一种基于本地预测可信度的自适应分组融合算法。仿真结果表明,该方法能够明显提高频谱预测的准确性。     

基于二阶马尔科夫模型预测可趋近性miRNA靶基因

miRNA是一类重要的基因表达调节因子.准确预测miRNA的靶基因对研究miRNA的功能和作用机制至关重要.文中提出一种考虑靶位点可趋近性(accessibility)的miRNA靶基因预测算法.算法首先选择满足种子互补条件的“部分可趋近性”位点;然后用二阶马尔科夫模型计算与miRNA种子区互补的特定核苷酸片段(寡聚体)在3′UTR任意位置上出现的概率并统计“部分可趋近位点”上寡聚体出现的次数;采用过表达水平值评估一个或多个互补位点上至少出现一次寡聚体的概率;最后根据过表达水平值排序miRNA-3UTR对,并取排序的前N个miRNA-3′UTR对作为预测结果.在果蝇和人类数据集上测试的实验结果表明此算法具有较高的灵敏性和精确性.     

灰色马尔可夫模型在航空事故征候预测中的应用

航空事故征候是航空安全管理的核心内容之一,对其进行科学的预测是预防事故发生的关键。鉴于航空事故征候受多种因素的影响及具有较大随机波动性的特点,结合灰色预测和马尔可夫预测的优点,建立了航空事故征候的灰色马尔可夫预测模型,并应用该模型对我国航空事故征候进行了具体的预测。结果表明,建立的航空事故征候灰色马尔可夫预测模型是可行的,可以作为我国航空事故征候预测的有效工具。     

基于SBM模型的环境效率评价

伴随企业产品的生产,一些有害副产品也随之被生产出来,传统的DEA效率评价模型和研究文献均没有考虑这些副产品,因此评价结果并不能正确地衡量企业的技术效率水平;文章比较了非期望产出处理的相关DEA模型的优缺点,引入了一个非径向和非角度的SBM模型处理非期望产出问题,并对43家企业进行了环境效率的实证分析.     

一种基于灰色马尔科夫的大客流实时预测模型

为分析和处理大型活动期间轨道交通大客流的预测预警问题,本文构建了一种基于灰色马尔科夫的大客流实时预测模型.以各类大型活动的历史OD客流数据为基础,利用灰色预测算法对客流数据建立灰色模型,然后建立马尔科夫修正模型,最后利用预测误差对灰色预测结果进行修正得到最终的预测大客流值.实验采用北京轨道交通OD客流数据和标准评价方法,实时预测五棵松体育馆举办的CBA决赛对五棵松地铁站产生的出站大客流,预测结果表明模型是有效的,对真实的大客流预测具有较好的效果.     

基于马尔科夫模型的移动设备链接预测研究

受移动设备内存空间和处理器性能的限制,传统的链接预测方法(如传统马尔科夫方法)不再适于移动设备浏览导航。本文以马尔科夫模型为基础,提出基于马尔科夫链和频繁项挖掘相结合的移动设备链接预测模型。将扇形交互界面的思路引入链接预测领域,有效缩小了用户的视觉搜索时间,提高了模型交互效率。移动设备上的实验结果表明,本文提出的预测模型在保证高覆盖率和低复杂度的同时,可以达到较高的预测准确率和预测效率。     

用发现过程模型定量预测油气资源结构

油气发现过程模型的建立是油气资源结构预测的重要环节。在分析总结前人研究成果的基础上,针对前人模型建立和求解过程中存在的问题,提出了新的解决办法,建立了基于帕莱托分布的油气发现过程资源结构定量预测模型,应用该模型对松辽盆地北部4个成藏体系资源结构进行了定量预测。结果表明,松辽盆地北部剩余可探明资源2.7815×109t,其中剩余资源量大于1000万t以上的油气藏有36个,说明松辽盆地北部老区勘探潜力仍然十分可观。