基于动态灰色马尔柯夫链的铁路运量预测

结合灰色模型在短期预测中的优势和马尔柯夫链在长期预测和对随机波动性数据处理方面具有的优势,根据将一个新息数据充实到原始数据序列中进行预测时是否去除其左边的第一个老数据,分别定义并建立了定维和变维动态灰色马尔柯夫预测模型;通过对我国铁路客货运量进行预测,表明动态灰色马尔柯夫预测模型优于静态灰色马尔柯夫模型和灰色模型,并且定维动态型预测效果优于变维动态型。     

论图书情报档案一体化管理的必然趋势

我国图书情报档案实施一体化管理不仅具有理论上的依据,而且具有现实的客观需求和可供借鉴的管理模式。我们必须从战略高度看图书、情报、档案的一体化管理。     

教学效果的马尔柯夫链评估法

马尔柯夫链是一种随机时间序列，它以概率论和随机过程的理论为基础，应用随机数学模型来研究所给动态系统的状态及其转移的情况。下面用这种方法，对教师的教学效果进行分析。     

用马氏链方法预测全国年发电量趋势

马尔科夫链是一种随机过程的数学模型,利用1986年到2004年的年发电量统计数据,采用马氏链方法从理论上对今后2年的年发电量趋势进行了预报.结果表明,按照目前增长速度,2006年发电量将突破25000亿千瓦时.     

知识经济时代交通高校图书情报管理服务方向研究

作者在文中首先给出了知识经济的一般概念, 然后, 系统、深入地论述了交通高校图书情报管理服务必须实行开放式办馆（ 室） , 建立计算机网络控制, 实现资源共享, 以情报服务为中心,加快交通高校图书馆（ 室） 改革的步伐, 以适应知识经济时代的需求．     

浅谈环境预测在环境管理中的应用

通过对环境预测在环境管理中应用的工作程序、方法的阐述,提出了预测的对象和重点,探讨了正确认识预测应用的问题。     

图书情报工作在教学科研中的作用及外文资料的开发与利用

图书馆的工作水平是衡量高校教学、科研能力的重要标志之一.高校中的图书情报工作作用主要体现在:为教学、科研工作提供文献情报的保障,帮助教学、科研人员吸收利用最新研究成果,为教学科研提供有力的文献资源支持服务;在学生学习过程中需要加强信息素质教育,提高其利用文献资源的能力.同时,随着高科技的迅速发展,国际间的信息交流日益频繁,借鉴和学习发达国家的先进经验和获取最新科研成果信息,外文资料是必不可少的.因此为更好地体现高校中图书情报工作的各项作用,外文资料的开发与利用变得尤为重要.     

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.     

基于灰色-马尔科夫链理论的公路客运量预测

客运量预测是公路网规划不可缺少的环节,是公路经济效益计算的重要基础。以四川省公路客运量为例,利用灰色系统理论,建立GM（1,1）预测模型,并将灰色GM（1,1）预测模型与马尔科夫链状态转移矩阵相结合,进一步提高预测结果的精度。从计算效果上分析,该方法求得的结果与其他方法相比,与实际值偏差较小,预测效果较好。     

浅谈科技管理中的科技预测

简要阐述了科技预测在科技管理中的重要作用 ,介绍了科技预测常用的几种方法 ,列举了交通科技预测中的几个实例     

基于结果链的建模方法在CIMS中的应用

针对企业建模研究中存在的问题，对CIMS建模理论和实施方法学进行了研究，将基于结果链的建模方法(Result-Chain Based Modeling，RCM)应用于CIMS实施，建立企业CIMS系统的结果链模型图．研究结果表明，结果链建模技术由于强调系统中各部分之间的相互影响以及对企业最终目标和结果的影响，可以帮助企业CIMS实施过程中的沟通和决策，是对传统建模方法的有效补充．     

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.     

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。     

门架式可变情报板在襄荆高速公路的应用

门架式可变情报板（LED）主要用于发布高速公路的交通资讯、气象资料、路面情况、运营指令等综合信息,能根据交通、天气及上级部门的指令及时显示各种通告和相关信息,从而有效地对交通流进行诱导,确保道路的畅通。为了降低高速公路事故发生的频率,方便社会公众的出行,改善高速公路运行条件,必须充分发挥高速公路信息发布系统的作用,为高速公路安全、高速和畅通的运行提供保障。文章通过可变情报板在襄荆高速公路的应用,对可变情报板的原理、功能等方面进行了简要介绍,可供同类项目借鉴。     

背景值优化的灰色马尔科夫模型在铁路客流预测中的应用

以提高铁路客流预测精度为出发点,通过对传统的灰色模型进行分析,采用积分的数学思想对灰色预测背景值进行优化.结合马尔科夫预测模型的优点,运用马尔科夫对优化后的灰色预测模型误差进行修正,提高了预测模型的精度.以我国铁路客流预测为实例,通过对预测模型的预测结果的对比研究,验证了模型的有效性.     

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。