灰色马尔可夫模型在公路运量弹性系数预测中的应用

针对公路运量预测中弹性系数随机波动性较大的问题,结合灰色模型可以揭示预测数据的发展趋势以及马尔可夫预测适合描述随机波动性较大的预测问题的优点,建立了公路运量预测中弹性系数的灰色马尔可夫预测模型;用该模型对北京市公路客运弹性系数进行预测,验证了模型对公路运量中弹性系数进行预测的合理性。研究结果表明,灰色马尔可夫预测模型能够较好地提高公路运量预测中弹性系数的预测精度,对于提高公路运量预测精度具有重要意义。     

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综合评述了活动－出行行为研究方法和存在的问题,引入贝叶斯结构学习和参数估计方法,辅以基于活动的出行行为分析理论、非集计建模方法和SP/RP数据融合方法,提出了基于贝叶斯结构学习和参数估计方法的出行行为与TDM策略互动关系分析方法的框架,探索了改进已有研究方法的途径。研究表明,贝叶斯理论可以将居民的个人属性及隐性非样本信息在出行行为预测中充分表达,并解决MNP等复杂非集计模型的参数标定问题。将贝叶斯理论与已有的出行行为分析方法相结合,可以使出行行为预测更为精确、全面和灵活,从而更加准确地描述活动－出行决策行为与TDM策略的互动响应关系,为制定有效的TDM策略,缓解城市交通供需矛盾提供理论依据。     

寸滩站年最高水位预测模型研究

寸滩水文站是长江上游的主要控制站,分析可知,从20世纪70年代开始,由于年降水量的减少和气温的下降,年最高水位也呈逐渐下降的趋势.本文将灰色系统理论与马尔科夫链理论相结合,以1940年至2003年寸滩站年最高水位序列为研究对象,建立灰色马尔科夫预测模型.从预测结果看出,所建灰色模型大体反映了年最高水位的下降趋势,而经过马尔科夫模型对预测误差进行修正后,模型预测精度提高,计算值与实际值吻合良好.对其他站年最高水位的模拟分析表明,模型精度能满足年最高水位预报要求.说明灰色马尔科夫模型可以应用于长期预报中.     

轨道交通安全计算机可靠性分析

轨道交通安全计算机是保障轨道交通安全、可靠运营的核心技术装备。文章描述了轨道交通常用安全计算机架构,通过可靠性分析对其关键可靠性指标进行计算。在常用冗余架构的基础上提出一种改进的安全计算机架构,通过与目前常用架构的对比,改进的安全计算机架构可以大幅提升系统可靠性,可广泛应用于轨道交通安全性、可靠性苛求的系统/产品。同时文章描述的可靠性分析方法及结果可为其他安全计算机可靠性分析提供参考。     

防空导弹武器系统目标分配建模研究

目标分配是防空导弹作战指挥控制中的关键环节,分配的优劣直接关系到防空导弹武器系统的作战效果及整体效能的发挥。文章根据防空导弹作战的实际特点,提出目标分配模型建立的假设条件,建立了基于马尔可夫决策过程的最优化动态WTA方法。最后用实例验证模型的准确性,所得结果符合作战实际,为作战指挥员科学、合理分配目标提供数据支持。     

嘉陵江径流长期变化分析及预报

基于Markov过程分析方法,对嘉陵江北碚水文站1939年~2005年历年最大洪峰流量序列进行状态变化的分析和预报.方法可推广应用于长期水文预报中.     

基于马尔可夫模型的地理信息系统研究

以“江西国土资源数字化研究”为项目背景,阐述了马尔可夫模型与地理信息系统结合的方法和意义,重点论述了基于数值区间划分的马尔可夫数值预测模型的理论基础和实现方案,理论论证和比较实验得出了马尔可夫预测模型在大量历史数据进行转移概率统计的情况下对于波动较大的数据有较好的预测效果.     

任意随机序列关于随机选择系统的一类强极限定理

主要研究任意随机序列在随机选择系统中的随机条件概率其调和平均的强极限定理。在证明中采用了一种把网微分法与条件矩母函数相结合应用于随机选择系统强极限定理研究的一种途径。作为推论,得到m重非齐次马氏链的一个强极限定理,并将已有的结果加以推广。     

三车道动态环境下汽车驾驶倾向性的转移概率及其预测

驾驶倾向性是汽车行驶中驾驶员情感偏好等特征的动态测度,易随环境的改变而变化,并影响驾驶员意识和汽车操控行为;另一方面,其类型和转移概率又同时受到后者的作用与影响.准确揭示动态环境下驾驶倾向性转移概率,对实现汽车自动驾驶和辅助驾驶系统具有重要意义.本文以三车道为例,从环境变化,特别是从刻画交通态势复杂性的车辆编组关系演化角度出发,设计三车道条件下的驾驶实验,采集不同行驶环境下驾驶员倾向性并进行统计分析,揭示环境嬗变情况下,汽车驾驶倾向性转移概率.验证结果表明,利用倾向性转移概率对汽车驾驶员倾向性进行预测的结果与实时辨识结果相吻合,平均准确率达80%以上.     

基于马尔科夫—Verhulst模型的铁路货运量预测研究

铁路货运量是一个地区经济发展的先行指标之一,准确预测铁路货运量能够为该地区的发展规划起到指导作用。针对传统灰色Verhulst模型在进行铁路货运量预测时模型误差较大的问题,运用马尔科夫链模型对传统Verhulst模型的预测结果进行修正改进,以提高模型的预测精度。最后,通过引入实际案例,验证了经过马尔科夫链改进的灰色Verhulst模型在预测精度方面有了大幅度的提高,适用于甘肃省铁路货运量的预测。因此,应用该模型对甘肃省2015年到2017年的铁路货运量进行预测,为该地区的物流运输及其他相关行业的发展提供可靠的指标依据。