太平洋航线集装箱货流量GM(1,1)-马尔可夫链预测方法探讨

运用灰色系统理论对太平洋航线集装箱货流量进行定量预测,并结合马尔可夫预测方法对航线运量进行定性分析,达到定量与定性预测相结合的目的,使预测结果更加合理。采用马尔可夫链划分系统的状态,得出状态转移概率矩阵,分析了太平洋航线集装箱货流量的发展变化区间并预测集装箱航运市场的发展前景。     

加权马尔可夫优化的NGBM(1,1)模型在中长期电力负荷预测中的应用

灰色理论在电力负荷预测领域中有重要应用,为了扩展灰色模型在中长期电力负荷预测中应用,提出了一种基于加权马尔可夫优化的非线性灰色伯努利(nonlinear grey Bernoulli Model, NGBM(1,1))预测模型.首先引进新型非线性NGBM(1,1)模型对电力负荷数据的总体趋势进行拟合,得到的灰拟合精度序列是一个随机波动的过程,再利用加权马尔可夫的特点确定灰拟合精度的加权转移概率矩阵,通过插值和还原计算对NGBM(1,1)模型的预测结果进行优化.将该模型运用到江苏省农村电力负荷预测中,结果验证其在预测精度上的优越性,并用于中长期电力负荷预测是有效可行的.     

太平洋航线集装箱货流量GM（1，1）-马尔可夫链预测方法探讨

运用灰色系统理论对太平洋航线集装箱货流量进行定量预测，并结合马尔可夫预测方法对航线运量进行定性分析，达到定量与定性预测相结合的目的，使预测结果更加合理。采用马尔可夫链划分系统的状态，得出状态转移概率矩阵，分析了太平洋航线集装箱货流量的发展变化区间并预测集装箱航运市场的发展前景。     

基于马尔可夫链的港口民营化过程模拟及预测

介绍了目前港口民营化概况,阐述了港口要素构成及特征与民营化目标模式,着重介绍了马尔可夫链的基本原理及其方法与港口民营化微观过程模拟,如何用马尔可夫链进行进口模式演进趋势预测等。     

GM(1,1)模型在某滑坡中的应用

滑坡地质灾害的控制及影响因素往往是随机的变量,具有相当的模糊性和灰色不确定性。本文构造了滑坡时间预测(短期预测)的灰色GM(1,1)模型。通过对某一滑坡实例的监测资料分析研究,并且对观测数据进行灰色处理,运用GM(1,1)模型进行滑坡时间预测能取得较为满意的结果。     

基于灰色模型GM(1,1)卸港量的预测研究

运用灰色系统理论,建立了基于GM(1,1)的山东省水产品卸港量的灰色预测模型,经检验,模型精度高,精度等级可达Ⅰ级。应用所建模型对2006-2010年的卸港量进行了预测,结果表明模型能很好地预测水产品卸港量。     

基于马尔可夫链的极值波高预测

本文研究了由日最大波高系列估算设计极值波高时，相邻日最大波高间的相关性对极值预测的影响，从日最大波高系列遵从马尔可夫链的假定出发，考虑到国内外经常采用对数一正态分布的韦布尔分布拟合波高长期分布的现实，本文用解析法求解了对数一正态分布情况下的极值预测。同时，对解析法难以求解的非正态随机变量情况（如韦布尔分布），用计算机随机模拟方法求解其极值预测，用上述两种方法对北大西洋和北海有关日最大波高系列的预测     

基于GM(1,1)模型的海上交通事故预测

根据舟山海域水上事故的统计资料,应用基于GM(1,1)模型来预测港口货物吞吐量。在计算、分析基础上得出所建立的模型预测效果精度高,与实际情况更为接近。     

船舶电站可靠性灰色马尔可夫预测模型

简要分析了现行船舶电站可靠性分析方法的不足,提出将灰色理论与马尔可夫预测相结合,运用在船用电站可靠性估计,建立其灰色马尔可夫预测模型,并根据模型对后几年船舶电站"故障率"的变化趋势进行了预测.分析表明:基于灰色马尔可夫的电站可靠性预测模型的精度高于灰色预测模型,同时弥补了单一马尔可夫链预测依赖于系统分布参数的局限,为船舶电站可靠性研究提供了一种新思路.     

基于灰色系统理论GM(1,1)模型对到港外贸船舶数量的预测研究

以天津港多年到港外贸船舶数量统计分析为基础,采用灰色理论模型对到港外贸船舶数量进行比较分析和预测,揭示其内在规律。研究表明,灰色系统理论GM(1,1)预测的相对误差不超过6.9%;天津港外贸船舶数量在短期调整后,依然会保持较快增长势头,未来天津港外贸货物吞吐量增长依然可期。     

GM(1,1)与回归预测组合模型在结构剩余寿命预测中的应用

利用灰色灾变预测原理解决预测中的历史数据跳变问题,并利用回归方法对跳变点之间的情况加以预测。从而实现GM（1,1）预测和回归预测的有机结合。应用该方法对结构寿命进行预测分析,结果表明：该法可克服GM（1,1）模型和回归预测各自的缺陷,使预测结果更为精确。     

周期性残差修正GM（1.1）在海事直接经济损失预测中的应用

通过将建立的海事直接经济损失预测模型在某港口的运用检验,表明该模型精度较高,对海事直接经济损失的预测应用良好。     

基于改进SCGM(1,1)C模型的海上交通事故量预测

为提高海上交通事故量的预测精度,以单因数系统云灰色预测模型(System Cloud Grey Model,SCGM(1,1)C)为基础,提出基于马尔可夫预测理论修正和粒子群算法优化的改进SCGM(1,1)C模型.阐述SCGM(1,1)C预测模型的建模过程;结合SCGM(1,1)C与马尔科夫预测理论的优点构造马尔科夫S...     

一种基于马尔可夫链模拟样本的自适应重要样本法

在结构可靠性计算中，传统的重要样本法需要给出最大似然点即设计点。对于结构存在多个设计点的系统可靠性问题，重要样本法失去了普遍性，其效率和精度也随之降低。本文提出了一种适合于计算结构的系统可靠性的重要样本法，主要的改进在于根据Metropolis准则，构造马尔可夫链模拟样本，计算模拟样本的均值和标准方差，并结合重要抽样技术，计算结构的系统可靠性。此方法有效的改善了重要样本法在系统可靠性计算中的应用，并获得了较好的效率和精度。     

基于广义GM（1,1）预测模型的装备管理费用预测

针对目前对武器装备寿命周期费用估算建模难以实施的情况,以准确预测武器装备寿命周期费用的主要组成部分——装备管理费用为出发点,依据装备管理费用的特点建立了装备管理费用的广义GM（1,1）预测模型,通过对某舰船系统装备管理费用的实例应用预测效果较好.     

GM(1,1)灰色模型在目标跟踪中的分析和改进

分析GM(1,1)灰色模型应用于目标跟踪的性能,指出其为受限的变加速模型,提出了速度模型的概念,并指出模型精度的受限的原因,给出相应的改进方法,最后通过仿真说明了该方法的有效性.     

关于任意Cayley树上马尔可夫链场的一类强大数定律

主要研究任意Cayley树上马尔可夫链场的状态出现频率的强大数定律以及Cayley树上任意函数的一类强大数定律。作为推论得到了已有的结果,在证明中采用了一种研究强极限定理的新方法。