基于马尔科夫——灰色BP神经网络组合模型的深基坑变形预测研究

建立马尔科夫—灰色BP神经网络组合模型是为了更加科学合理预测深基坑压顶水平位移,提高预测精度.比较分析BP神经网络模型与串联式灰色BP模型的预测结果,建立马尔科夫链修正的灰色BP组合模型,以汕头市某花园酒店扩建工程的基坑压顶水平位移的实测数据为研究对象,通过比较模型预测结果与实际结果,检验其深基坑预测模型的精度.实例证明,经马尔科夫链改进的灰色BP神经网络组合模型的预测精度优于单一模型,更适合用于样本少、随机波动性大的深基坑变形预测.马尔科夫—灰色BP神经网络组合模型对深基坑压顶水平位移的预测不仅精度高,同时反映出数据序列发展变化的总体趋势和系统之间各状态的规律,为深基坑压顶水平位移预测提供了一种新方法.     

基于空间马尔科夫模型对兴隆山自然保护区土地利用/覆盖变化趋势的研究

在模拟兴隆山自然保护区近20年来土地利用/覆盖变化(land use and land cover change,LUCC)的过程中,提出了按照驱动力差异将研究区划分成不同亚区后分别进行模拟的思路.首先将研究区划分成了4个亚区,并对分区的合理性进行了检验,然后采用空间马尔科夫模型预测了研究区的土地利用变化趋势.结果表明:1)对于山地景观,因为局部地形影响以及水热条件组合的不同,LUCC驱动力表现出较大差异,因此在进行山地LUCC预测时需要按照驱动力的差异将研究区划分成不同亚区后分别进行预测;2)4个亚区的演化趋势并不一致,说明在兴隆山自然保护区今后的保育过程中应该针对具体区域具体分析,对不同亚区采取不同的保护措施;3)研究区林地面积趋于减少,耕地面积趋于增加,因此,应严格执行保护区管理条例,加强林地管护.     

基于复杂网络特征的背包问题优化算法

根据复杂网络演化过程中的小世界现象及无标度特征,提出了基于复杂网络的背包问题优化算法。该算法基于无标度特征的背包问题形成优化空间,通过节点增长和加权节点度偏好连接,产生优化空间网络及其节点度分布;在该优化空间网络中,以小世界网络的聚类及小世界效应为基础,以节点度分布为先验知识,提出局部聚类、小世界效应、链集优化和节点寻优4个算子,实现网络节点连接优化。利用马尔科夫链的相关性质,证明了该算法的收敛性。针对具有相关性的0/1背包问题的实验结果表明,该算法解决组合优化问题是有效的。     

灰色-马尔科夫链在年降水量预测中的应用

首先用三点滑动法优化原始数据,并在此基础上建立了灰色-马尔科夫链预测模型,然后利用湖北省恩施市1985年至2002年的年降水量历史资料,分别用此模型、无偏GM(1,1)及滑动无偏GM(1,1)模型预测了该市2003年至2008年的年降水量.结果表明;新模型预测精度明显提高,该模型应用于年降水量预测切实可行.最后,还结合预测数据给恩施市提供了政策建议.     

基于ARM的语音控制开关设计

给出了一种基于ARM处理器的语音控制开关,这种开关通过采用基于统计模型的半连续隐马尔科夫模型,实现了开关命令的识别和检出,进而实现控制电器开关的通断.与传统的触摸式或简单的声控开关相比,语音控制开关具有智能化、非接触、操控准确等优点,因此,在工业设备控制和家用电器控制等很多领域都具有广泛的应用前景.     

马尔科夫链在传染病预测中的应用

面对突发性传染病对人类身体健康的严重威胁,使用数学模型的方法研究传染病的传染规律、预防措施越来越受到人们的重视.论文通过对概率论中的马尔可夫链这一概念的学习和研究,提出利用马尔可夫链建立传染病预测模型,根据辽宁省干旱地区朝阳市1981年至1993年流行性脑脊髓膜炎的年发病率资料对该预测模型进行了验证,从而得出马尔可夫链传染病预测模型的可靠性以及可信度.     

数字经济发展水平测度及空间动态演变研究

文章基于数字经济发展内涵,从数字基础设施、数字产业化、产业数字化和数字创新能力4个维度构建了数字经济发展的评价指标体系,并运用熵值法对我国数字经济发展水平进行测度;接着采用Dagum基尼系数法、莫兰指数和空间马尔科夫链分析数字经济的动态演变过程。研究结果发现：我国数字经济发展水平存在显著的空间正相关,并且区域之间存在较大的空间差异,呈现“东—中—东北—西”依次递减的趋势;数字经济发展水平较高的省份能够提高本省份的数字经济发展水平向高水平转移的概率。     

我国高技术产业高质量发展水平省域差异、障碍因子诊断及时空演变分析

推动高技术产业高质量发展是促进我国经济迈向高质量发展阶段的重要支撑,因此探索我国高技术产业高质量发展水平的提升路径具有重要的现实意义。基于熵权TOPSIS模型测算我国省域高技术产业高质量发展水平,运用障碍因子诊断模型、Dagum基尼系数、马尔科夫链法等,研究高技术产业高质量发展水平的障碍因子和时空演变规律。结果表明：(1)高技术产业高质量发展水平整体呈现“东部>中部>西部>东北”的区域格局;(2)专业化集聚、多样化集聚、竞争集聚位居高技术产业高质量发展障碍因子排名前列,说明产业集聚并非在所有情况下都能自动转化为高质量发展的动力;(3)高技术产业高质量发展水平的空间差异主要源于四大区域间的差异,组间差异和超变密度是总体差异的主要来源;(4)高技术产业高质量发展水平呈现明显的“俱乐部趋同”现象,在空间溢出效应下,中低、中高、高类型的高技术产业高质量发展水平更容易发生“等级锁定”。     

基于指数平滑法和马尔科夫模型的零售额预测

该文基于零售业商品零售额的实际值,应用指数平滑法进行预测了2012年零售业零售额,以-25％、-20、-15％、-10％为划分阈值,将指数平滑法预测结果的相对误差划分为4个状态区间,应用马尔科夫模型对指数平滑法的预测结果进行修正,并与指数平滑法的预测结果进行比较。最后用马尔科夫模型进行修正并对预测结果加以评价。提出的方法精度较高,满足实际需求。     

采用MCMC方法的上海股市随机波动模型

采用贝叶斯统计中的马尔科夫链-蒙特卡罗(MCMC)方法对上海股市的随机波动性进行研究,基于Gibbs抽样的MCMC数值计算过程,对上海股市的随机波动率模型(SV)进行参数估计,并在WinBUGS软件中实现.根据信息判别准则(DIC),对比拟合的SV-N,SV-T,SV-MT模型参数,结果表明:SV-T模型最能反映上海股市波动具有尖峰厚尾的特性,可进一步用于预测样本外的波动率结果.