马氏链预测模型的代数处理方法

马氏链预测法是通过对事物不同状态的初始概率及状态之间的转移概率的研究,预测事物的未来状态。本文建立了股价预测的马氏链数学模型,用代数的方法处理马氏链的高阶概率转移矩阵和平稳分布。     

运用马尔可夫链求一类矩阵的逆矩阵

运用马尔可夫链的知识,证明了一类矩阵是满秩的,并给出求其逆矩阵的方法。     

因子链上幂矩阵行列式的整除性

设S＝{x1,……,xn}是由n个不同正整数组成的集合,ε∈Z ,如果n阶矩阵的第i行j列元素是S中元xi,xj的最大公因数(xi,xj)的ε次幂(xi,xj)ε,就称这个矩阵是定义在S上的最大公因数的ε次幂矩阵,简记为(S)εn;如果n阶矩阵的第i行j列元素是S中元xi,xj的最小公因倍数[xi,xj]的ε次幂[xi,xj]ε,就称这个矩阵是定义在S上的最小公倍数的ε次幂矩阵,简记[S]εn为.如果S中元素满足1≤i≤j≤n有xi|xj,就称S是一个因子链.研究了对ε∈Z ,定义在任意因子链S上的幂矩阵(S)εn和[S]εn的行列式det(S)εn与det[S]εn间的整除性.     

基于函数链神经网络的管道煤气流量计量系统

在管道煤气计量系统测量中引入管道煤气相对湿度修正,并采用湿度传感器转换相对湿度信号,利用函数链神经网络对管道煤气工况温度下所对应的水蒸汽饱和压力进行拟合,得到基于函数链神经网络的管道煤气流量计量模型和在线计量系统,从而大大简化管道煤气流量计量软件,在流量计设计范围内实现管道煤气流量实时在线计量.实际应用结果表明,该计量系统测量管道煤气流量误差小于0.7%.     

广义动态测量精度模型及不确定度研究

对采用数学方法逼近动态测量系统传输特性的传统理论所存在的问题进行了分析。基于全面考虑动态测量系统各误差因素的影响,提出包含所有误差对动态系统精度影响的广义动态测量精度模型的理论与建模方法,并给出了典型动态测量系统的精度模型及不确定度的评定方法。     

随机环境中马氏链的常返性与弱不变测度

讨论了随机环境马氏链中具有强π-不可约性链的常返性的判定,从而得到了强π-不可约链常返性判定的充分必要条件,同时首次提出了关于单链X→的弱不变测度的概念.     

生物除磷的碳源影响

文章从理论上系统地分析了不同生物除磷工艺的碳源要求 ,以及影响其除磷效果的关键因素。并理论结合实践 ,分析碳源分配对生物脱氮除磷的工艺选择和运行的重要性 ,建议从碳源的角度进行污水除磷设施的优化设计 ,以此开发新的工艺来解决进水碳源成为限制因素的污水处理问题     

具有非零元素链的双次对角占优矩阵

引入广义对对角占优矩阵,双次对角占优左阵及具有非零元素链双次对角占优矩阵的概念,讨论具有非零元素链双次对角占优矩阵的性质及其与具非零元素链次对角占优矩阵,广义对角占优矩阵的关系。     

居民出行链、出行方式与出发时间联合选择的 交叉巢式Logit模型

为刻画出行链、出行方式与出发时间的联合选择行为,选取出行耗时、出行费用及个人与家庭属性等作为效用变量,以出行链选择子集合、出行方式选择子集合和出发时间选择子集合的组合作为模型的选择项,构建基于广义极值(GEV)理论的交叉巢式Logit模型,为方便对比,同时构建3种结构的传统NL模型。利用2010年北京市居民工作出行的小样本调查数据,对模型参数进行估计和检验,并进行弹性分析,分析效用变量的改变对备选方案选择概率的影响。参数估计结果表明,交叉巢式Logit模型具有比NL模型更优的统计学特征,并发现当效用变量改变时,选择者最先变更其出发时间,然后是出行方式,最后才考虑改变其出行链结构。直接和交叉弹性分析表明,与简单链的小汽车出行者相比,复杂链的小汽车出行者对出行时间与出行费用的敏感性较低。研究结果可以为制定和评价交通需求管理政策提供依据。     

高分辨率CT对听骨链病变诊断价值分析

目的 探讨中耳炎行乳突根治术息者术前HRCT对判断听骨链病变的价值.方法 回顾性分析听骨链病变术前HRCT诊断与术中所见,分析比较听骨链病变术前HRCT检查与术中病变所见的符合情况,探讨HRCT对中耳炎患者昕骨链病变诊断准确性.结果 在乳突病变切除术组,HRCT对听骨链结构显示一致性的kappa值分别为锤骨0.5950,砧骨0.8286,镫骨上部结构0.7274,锤砧关节0.5645,砧镫关节0.6571,显示HRCT对上述病变诊断的一致性较好.结论 通过不同成像方法,术前HRCT能对听骨链病变程度做出准确判断,有助于术者在术前对手术的径路和方式的选择,并能对手术安全性及手术预后的评估提供参考依据.