利用Monte Carlo方法求解线性抛物型问题(英文)

提出一种一维线性抛物型偏微分方程的温度分布函数的数值解法,数值算法是基于在空间和时间上采用紧有限差分法(CFD)得到离散化的控制方程进而利用Monte Carlo(MC)随机模拟方法求解所得的方程.通过比较由CFD方法和有限差分法(FD)得到的数值解与精确解的误差的计算结果说明了所提方法的效率和精度.     

灰色马尔柯夫模型对煤矿生产的安全预测

为了使煤矿进行安全生产,利用灰色预测和马尔柯夫预测的各自特点建立灰色马尔柯夫预测模型,灰色预测来揭示时序变化的总体趋势,而马尔柯夫预测来确定状态的转移规律,通过两种模型的有机结合达到科学预测的目的。     

多孔介质中溶质弥散传输过程的体积微元建模法

用体积微元法推导出考虑吸附效应的对流弥散新模型,分析HLL模型和理想对流弥散模型的简化条件,通过与马尔科夫方法的推导结果对比,确定出体积微元法建模过程与简化条件的随机统计特征。两种方法中,对流流量中颗粒的俘获项对应漂移变量的空间导数,弥散流量中颗粒的俘获项对应扩散变量的空间导数。结果表明:渗滤系数越大,颗粒浓度越高,弥散率越大,发生吸附的颗粒概率密度越大;多孔介质孔隙度越小,弥散颗粒样本路径越小,发生吸附的颗粒概率密度越大。     

基于参数不确定性的预应力混凝土梁模型修正

提出了基于参数不确定性的全预应力混凝土梁模型修正方法.灵敏度分析发现混凝土弹性模量和密度是影响梁的自振频率较大的参数.在贝叶斯理论中融入马尔可夫链-蒙特卡罗算法,实现了有限元分析程序和复合链抽样技术的协同工作,得到了模型参数后验分布的统计特征,并预测了梁的前三阶自振频率分布范围.数值分析表明：模型参数后验分布的标准差相...     

大学生成绩变动分析及管理对策

受各种因素的影响,近几年大学生的学习状态波动较大,给高校的教学管理和学生管理带来了新的问题。该文利用JMP软件,在分析研究大量的学生学习成绩数据的基础上,寻找大学生成绩变动的规律,为学生管理工作提供有针对性的管理决策依据。     

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。     

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.