马尔可夫链在教学评价中的应用与改进

文章首先介绍了齐次马尔可夫链分析法的基本原理,针对马尔可夫链在教学评价中应用的基本思想,提出在前后状态一致基础上构建转移矩阵,并通过适当处理,从转移矩阵中提炼出变化信息,为合理、有效地评价教学效果提供理论和实践依据,结果表明运用齐次马尔可夫链分析法进行教学质量评价是可行的.     

基于灰色马尔可夫链模型的航空货运量预测研究

航空货运量预测是航空货运发展和决策的基础.将灰色系统理论和马尔可夫链相结合,提出了灰色-马尔可夫链预测航空货运量的预测方法,并且针对我国航空货运量的发展趋势进行了预测.理论分析与实践都表明,该方法不但预测结果可靠,而且能够对航空货运市场的发展趋势进行宏观把握,有利于决策者的经济决策行为.     

基于改进灰色-马尔可夫链方法的铁路货运量预测

科学的货运量预测对铁路发展战略的制定具有十分重要的意义.针对灰色模型的预测结果精确度受原始数据变化幅度的影响较大,且要求累加生成的数据列具有指数性质的缺点,采用带波动的多项式来替代GM（1,1）模型中的指数形曲线,并通过马尔可夫链对其预测结果进行修正,从而建立改进的灰色-马尔可夫链预测模型,同时利用该改进模型对我国铁路货运量进行预测,并与传统的GM（1,1）模型、改进的GM（1,1）模型和灰色-马尔可夫模型3种预测方法进行了比较,结果表明：提出的预测方法具有较高的精度,具有一定的可行性和有效性,预测结果可指导铁路建设与管理.     

基于改进灰色-马尔可夫链方法的公路货运量预测

科学的货运量预测对公路发展战略的制定具有十分重要的意义．针对灰色模型的预测结果精确度受原始数据变化幅度的影响较大,且要求累加生成的数据列具有指数性质的缺点,采用带波动的多项式来替代GM（1,1）模型中的指数形曲线,并通过马尔可夫链对其预测结果进行修正,从而建立改进的灰色-马尔可夫链预测模型,同时利用该改进模型对我国公路货运量进行预测,经分析表明预测结果具有较高的精度,预测方法具有一定的可行性和有效性,预测结果可指导公路建设与管理．     

基于马尔可夫链模型的交通拥挤状态预测

交通拥挤严重影响了道路交通的安全性和运行效率,如何对交通拥挤状态进行判别,并预测下一时刻交通状态的变化趋势,是提高交通管理水平的一个关键.利用马尔可夫链建立了交通状态预测模型,实例表明该模型对短期交通状态预测具有良好的适用性.     

基于神经网络与马尔可夫链的换道次数预测方法

为在先验数据有限情况下较精确地预测道路换道次数,提出基于神经网络与马尔可夫链的组合预测模型。采集路段区间平均车速和车流密度,采用BP神经网络训练初步拟合模型;运用马尔可夫链方法,进一步给出换道次数在表示高估、正常、低估的3组区间内的分布及概率,改善BP神经网络误差。运用组合预测模型对西安市某道路的换道次数进行了预测分析,结果表明,实际换道次数均在模型给出的较大概率的预测区间内,表明模型能够根据路段区间平均车速和车流密度较好地预测换道次数。     

矩阵链性在组合数学中的应用

本文通过对矩阵可链性的研究，给出若干组合性质，并介绍它们在组合数学中的应用。     

基于马尔可夫链与神经网络组合的路面使用性能预测

在分析路面使用性能影响因素的基础上,结合马尔可夫过程链预测与BP神经网络预测的优势,提出一种组合预测模型;探讨了模型组合形式及参数确定方法;结合河南某高速公路工程实测资料进行了实证分析。结果表明:通过预测模型的合理组合与参数的优选,能够有效地提高预测精度。     

交互式马尔可夫链代数的事件结构模型

对进程代数LOTOS的事件结构模型进行了随机特性的量化扩展.给出了随机进程代数交互式马尔可夫链代数(IMCA)的非交互式语义模型:事件结构.并且证明了给出的随机事件结构模型的正确性.同时,给出了IMCA基于事件的操作语义,并且证明了它和现有交互式语义的一致性.     

时隙Aloha防冲突算法的马尔可夫链模型研究

分析了时隙Aloha防冲突算法的过程及马尔可夫特性,根据下一识读时间段识别出的应答器数量只与当前识读时间段识别出的应答器数量有关,与前面识读时间段识别出的应答器数量无关的特点,构建了时隙Aloha防冲突算法的马尔可夫链模型,并给出了马尔可夫链模型的求解过程,得出了应答器数量、时隙数、成功识别率之间的数学关系,并通过仿真计算得出他们之间的曲线关系.     

教师教学质量测评的模糊综合评价模型

将模糊综合评价方法应用于教师课堂教学质量测评上,并给出了4种计算权重的方法,改进了传统的模糊综合评价模型。     

AHP-TOPSIS法在高速客运站交通换乘效率评价中的应用

在分析影响高速客运站换乘若干因素的基础上,结合高速客运站与市内交通系统换乘规律及特征,建立相应的评价指标体系。将评价的属性因素归纳为协调性、顺畅性、直捷性、便捷性和舒适性,运用层次分析法(AHP法)确定各指标的权重,运用逼近理想解排序法(TOPSIS法)对相应指标进行综合评价,通过实例分析说明应用方法和效果。     

基于马尔科夫链的恶劣天气船舶行为预测

准确预测恶劣天气时船舶行为是港口水域应急调度和高效安全管理的关键,提出一种基于马尔科夫链的恶劣天气船舶行为预测模型.根据分析船舶行为实际变化规律,得出船舶行为是由船舶在不同空间进行状态转移而形成,然后结合船舶行为分布数据采用经验风险最小化策略求解状态转移矩阵,最后通过初始状态分布和状态转移矩阵预测恶劣天气时船舶行为.实例验证和分析结果表明该预测模型能科学准确地预测恶劣天气时船舶行为,可为港口应急调度与高效管理提供有效参考.     

基于Markov过程的物流服务供应链可靠性分析

分析了物流供应能力与物流需求的关系,建立了物流服务供应链的二级结构图;提出了一种基于Markov过程的系统可靠性分析模型,对Markov状态转移方程进行求解,从而得到系统处于各状态的稳态概率。研究表明:物流服务供应链的可靠性受其结构的影响,串并联结构可靠性优于串联结构可靠性;各节点企业故障率与修复率也会影响物流服务的可靠性。     

主成分分析法优化高职教师教学质量评价指标体系的研究

要对教师教学质量作出客观、公正、公平的评价,必须从学生评价、同行评价和专家评价三方面进行。其中,学生评价是最主要的方面。通过采用主成分分析法,可以筛选、合并各评价指标,提高评价指标质量,达到优化高职教师教学质量评价指标体系的目的。     

基于灰色马尔科夫链模型的交通量预测

交通量是一个不平稳的时间序列,在不确定性条件和缺乏数据资料的情况下,交通量的预测是一个较复杂的问题。灰色马尔科夫链模型是一种结合经典灰色理论和马尔科夫链的状态转移行为的预测模型。该模型在灰色预测理论的基础上,再对随机波动大的残差序列进行马尔科夫预测,实现了两者的优势互补,克服了两者的不足。以太原市漪汾桥断面的交通量的数据在传统灰色GM(1,1)预测模型的基础上建立交通量的灰色马尔科夫链模型,研究表明,该模型在交通量的预测方面相对传统的灰色GM(1,1)模型有更高的精度。     

改进的折衷型模糊多属性决策方法及其应用

为了评价在城市重点区域交通管理方案,建立了一种改进的折衷型模糊多属性评价的应用模型和算法.作者针对传统方法评价中指标确定时主观性较强的缺点,利用物理学中的熵的概念,结合灰色关联度进行评价指标权重的确定,从而使折衷型模糊多属性决策方法更加客观.最后结合城市重点区域管理规划方案的评价实例,利用 MATLAB 编程对模型和参数进行了检验,结果表明该方法能有效实现对方案的选优和综合评价.