差分跳频图案性能检验探讨

差分跳频是一种新的扩展频谱通信技术,它主要归结于一种G函数算法。本文在介绍差分跳频基本原理的基础上,将差分跳频的频率跳变过程建模成齐次马尔可夫链。分析了G函数的功能,重点讨论了差分跳频图案性能的检验方法;将常规跳频图案的一维均匀性检验进行了扩充,同时建议采用不可约性、频隙滞留检验,其中频隙滞留是本文提出应用于差分跳频图案性能的检验。     

基于灰色预测-马尔可夫链-定性分析的铁路货运量预测

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。分析以往对铁路货运量预测的相关文献及其预测精度,并分析影响预测精度的因素,定量分析与定性分析相结合有利于提高预测的准确性。采用灰色预测-马尔可夫链-定性分析相结合的方法对铁路货运量进行预测,经分析表明:灰色模型预测结果精确度受原始数据变化幅度的影响较大,通过马尔可夫链修正,预测结果得到较大改善;由GM(1,1)预测值及马尔可夫状态转移下的最大概率可知铁路货运量的发展趋势;"十一五"期间铁路货运量增长速度将放缓,但仍将保持较高的增长率。     

可维修三模冗余结构系统的可靠度与安全度分析

采用马尔可夫模型 ,在考虑故障覆盖率及维修率影响的情况下 ,对三模冗余结构系统的可靠度及安全度进行了详细的推导 ,给出了求解系统可靠度及安全度的微分方程组 ,并用MATLAB仿真分析了故障覆盖率和维修率对系统安全度及可靠度的影响     

隐Markov模型在智能交通领域中应用

隐马尔科夫模型（HMM）是一种广泛使用的统计模型,在生命科学、信息科学、智能交通等领域得到广泛的应用。简述隐Markov模型的基本原理、核心问题及其改进模型,详细阐述隐马尔科夫模型在交通流阻塞智能检测、车辆碰撞预警和驾驶员意图识别等智能交通领域应用情况,并对其应用前景进行展望。     

道路交通事故的灰色马尔科夫预测模型与算法

将灰色模型与马尔科夫链结合,建立了针对道路交通事故预测的灰色马尔科夫模型.既可以发挥灰色系统预测精确的特点,又可以利用马尔科夫链对准确预测波动性数据的优势.在灰色马尔科夫链模型的算法基础上,进行灰色马尔科夫链预测系统的设计.用我国道路交通事故次数的数据进行预测验证.结果表明.灰色马尔科夫链模型能很大的提高预测的精度和效果,符合实际要求.     

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。     

公路养护决策模型研究

通过对多种公路养护决策模型的研究和分析,采用马尔可夫决策过程和动态规划理论建立决策模型,提高了模型的易用性和适用性,较好地解决了养护资金如何科学利用的问题,为公路养护管理部门提供决策参考依据。     

高职专职教师队伍建设研究

师资队伍建设对于高职院校而言,既是重点又是难点。结构合理、相对稳定的专职教师队伍是保证教育质量的重要因素。数学模型从定量和定性的角度去分析、处理并解决所遇到的实际问题。利用马尔可夫过程建立教师队伍变化过程的数学模型,利用属性层次模型保证引进教师的质量,可以为高职高专院校进一步提高专职教师队伍科学化管理水平提供参考依据。     

基于交互式马尔可夫链的CTCS无线通信可靠性分析

CTCS无线通信的可靠性与整个系统的稳定性和安全性紧密相关,对其进行建模与分析具有重要意义。利用交互式马尔可夫链对CTCS无线通信的可靠性进行了建模与分析,主要解决了CTCS无线通信中存在的信道延时、通信故障、网络故障等随机事件与确定动作的分隔问题,以及带有同步的并发操作的实现问题。定义了交互式马尔可夫链的相关语义和逻辑刻画,给出了基于交互式马尔可夫链的模型检验算法。分析结果表明:在具有修复机制和双网冗余结构的条件下,系统在规定时间内完成数据传输的概率大于99%,24 h内连续正常工作的概率大于95%,满足系统要求。