空间马尔可夫链支持下的四川区域经济趋同研究

本文以四川省181个县域1996～2005年人均GDP数据为资料①,通过构建空间马尔可夫链矩阵,分析四川省区域经济趋同过程中的空间分布格局。     

基于HMM的客车转向架故障诊断与应用

介绍隐马尔可夫模型（HMM）算法在转向架故障诊断中的应用.利用HMM方法研究转向架在运行过程中抗蛇行减振器正常、异常状态,HMM的参数根据试验数据统计训练出,提出了一种新的转向架故障诊断方法,试验证明该诊断方法可行.     

基于马尔可夫决策理论的动态火力目标匹配

针对炮兵随行作战时的动态火力目标匹配问题,运用马尔可夫决策理论进行了探索。首先检验了马尔可夫决策理论对动态火力目标匹配的可行性,其次在可行性的基础上建立动态决策模型,最后再对模型进行了验证,所得结果符合炮兵射击的客观实际,为炮兵作战指挥员在动态火力目标匹配上提供了一种合理的决策依据和决策方法。     

重型载货汽车气压制动系统危险状态识别

针对重型载货汽车因气压制动系统发生管路破裂、机械故障或热衰退导致制动效能下降且不易察觉从而引发严重交通事故的问题，提出基于主成分分析降维（PCA降维）和马尔可夫模型的气压制动系统危险状态识别方法。考虑到三轴载货汽车双回路制动系统的结构复杂性以及制动过程制动踏板动作、系统压力建立和实现车辆减速具有明显的时序性特点，首先采用PCA降维的方法对系统状态进行辨识；然后运用驾驶人制动意图与制动系统响应的双层隐形马尔可夫模型对系统状态进行识别。受驾驶人习惯影响制动踏板作用瞬间辨识度低，采用混合高斯聚类法提取不同制动意图时制动保持阶段数据建立制动意图识别模型和系统响应识别模型，通过二者匹配程度判定系统状态。最后，分别依据实车试验数据对模型进行离线训练和在线辨识验证。试验结果表明：系统正常状态下，基于PCA降维和马尔可夫模型相结合的识别方法能够准确、有效地识别制动系统状态；制动管路断开压力降低状态下，PCA降维方法能够及时有效识别其危险状态。     

灰色马尔可夫模型在交通事故预测中的应用

采用传统灰色GM(1,1)模型预测道路交通事故这类随机性、波动性较大的数据,存在拟合较差、精度不足等问题。运用马尔可夫模型对预测结果进行优化,并建立灰色马尔可夫预测模型。将该模型应用于1998~2007年全国道路交通事故数据来预测2008年事故次数,结果表明采用该模型预测精度达到96.9%,明显优于单独使用GM(1,1)模型的预测结果。     

基于灰色GM(1,3)-马尔可夫链模型的公路客运量预测

为了获得更精确的公路客运量预测结果,经分析,以公路客运量、人口和国内生产总值数据为基础,将灰色模型预测方法GM(1,3)和马尔可夫链预测结合,构成组合模型,对公路客运量作出预测,通过对杭州市公路客运量预测的实例分析,对比预测值和实际值,得出基于灰色GM(1,3)-马尔可夫链模型获得的预测结果比灰色预测更加准确的结论,研...     

导弹电子设备故障间隔时间预测方法研究

为提高装备维修保障能力,针对导弹电子设备的特点,应用灰色GM（1,1）预测与马尔可夫预测的组合预测模型对导弹电子设备故障间隔时间进行预测,并应用此模型通过实例对预测精度进行了检验。结果表明该方法可对导弹装备的视情维修提供参考,具有较高的使用价值。     

基于马尔可夫链的沥青路面大修时机预测

分析沥青路面使用性能的构成要素包括路面破损状况指数、平整度指数、车辙深度指数、抗滑性能指数、结构强度指数;结合衰变递减理论构建路面性能马尔可夫链预测模型,根据道路交通量、养护维护历史和大修成本等信息,采用全寿命周期效益-费用比确定沥青路面的最佳大修时机。     

人工心理在无信号交叉口中的应用研究

无信号交叉口在城市交通网络中起着非常重要的作用,同时也是交通事故的多发地.基于人工心理学与人工智能研究,根据隐马尔可夫模型及其理论,通过识别行人的行为姿态与心理状态的关系建立的无信号交叉口行人心理状态与姿态的隐马尔可夫关系模型,可以由人的姿态和面部表情判断出人的心理状态,从而为司机驾驶提供决策支持.     

用灰色马尔可夫模型预测水上交通事故量

灰色GM(1,1)是一种水上交通事故量预测模型．这种模型不适合长期的、随机和波动性较大的数据序列预测．马尔可夫模型适合描述随机波动性较大的预测问题．本文将两模型结合,形成一个灰色马尔可夫预测模型．按特定的状态划分方法,先用灰色GM(1,1)预测模型进行预测,再用马尔可夫模型预测结果进行优化,使预测精度大大提高．文中给出两个例子,算例证明了谊模型的诸多优点．