马尔柯夫分析在市场研究中的应用

马尔柯夫分析是利用某一变量的现时状态和动向来预计该变量未来的状态及其动向的一种方法。本文仅就马尔柯夫分析在市场研究中的一些应用作一初步的探讨。目的在于促进这一科学方法在商业上的应用。一、状态的初始概率与转移概率马尔柯夫分析是通过对不同状态的初始概率以及状态之间的转移概率的研究,来确定状态变化的趋势,从而达到对未来进行预测的目的。为此,先简单介绍状态的初始概     

城市污水排放的灰色马尔柯夫预测模型

应用数据加载法提出了ＧＭ（１,１）的修正模型,通过灰色预测法和马尔柯夫链预测法的耦合,建立了城市污水排放量的灰色马尔柯夫预测模型。灰色马尔柯夫预测模型具有灰色系统应用少量数据即可建模,以及马尔柯夫链预测可以预测数据值波动较大的序列的特点。计算结果表明,城市污水排放量的预测值很好地吻合了实际值。     

灰色马尔柯夫模型对煤矿生产的安全预测

为了使煤矿进行安全生产,利用灰色预测和马尔柯夫预测的各自特点建立灰色马尔柯夫预测模型,灰色预测来揭示时序变化的总体趋势,而马尔柯夫预测来确定状态的转移规律,通过两种模型的有机结合达到科学预测的目的。     

具有信息源的马尔柯夫链状预测及信息预测空间

马尔柯夫过程是在实践中应用最广泛,理论上最完备的随机过程理论之一.它除了在自动控制和统计物理中有广泛的应用外,在气象,地震预报及经济预测等方面也越来越使人注意.本文在马尔柯夫链状预测基础上提出具有信息源的预测问题,并借助模糊概率理论,给出了具有模糊信息源的马氏链状预测问题.本文进一步提出了信息预测空间的概念,从而将对系统的状态转移预测转化为对系统外部信息的观测问题.     

马尔柯夫决策过程的存在性

本文讨论了马尔柯夫决策过程的存在性,并且给出了几个不同条件下的转移概率。     

依概率收敛

给出依概率收敛的一个充要条件,并在此基础上证明了马尔柯夫大数定理及切比雪夫大数定理.     

马尔柯夫链模型在区域干旱风险研究中的应用

针对区域干旱现象的风险评估，给出了一个马尔柯夫链风险评价模型，通过对北京地区的实际应用分析，探讨了模型的可信度，预测了区域干旱状态的变化态势。     

基于灰色马尔柯夫模型的严重飞行事故频数预测

根据严重飞行事故的发生频数具有趋势性和随机波动性特点，采用结合GM(1，1)模型与马尔柯夫预测技术的联合预测方法，进行严重飞行事故频数的趋势性分析和状态预测，结果表明：灰色马尔柯夫预测模型对严重飞行事故频数的预测结果更科学、更精确。并用灰色马尔柯预测模型，预测世界定期客运航班严重飞行事故频数，其相对误差小于灰色模型预测结果。     

水库调度中的风险分析及决策方法

针对水库调度的风险问题,探讨了定性风险分析方法和定量风险分析方法,着重探讨了定量风险分析方法中的概率与数理统计分析法、模拟分析法、马尔柯夫过程分析法和模糊数学分析法。引入了不同的风险决策方法,并结合实例进行了分析计算。     

医疗保险的财务风险评估

建立了风险评估的基本模型和马尔柯夫模型,用以估计病人健康状态和治疗水平的随机性给医疗保险带来的财务风险,并举例说明了三水平马尔柯夫模型的实际应用．应用过程表明,风险评估模型能够合理地估算出相关财务风险的大小,为制订正确的医疗保险策略提供必要依据．     

基于随机Petri网可修控制系统的可用度计算

提出了一种基于随机Ｐｅｔｒｉ网的可修控制系统的稳态可用度的计算方法。该方法利用随机Ｐｅｔｒｉ网作工具来分析系统的状态变化关系，从而得出相应的Ｍａｒｋｏｖ链状态转移图，再利用由此得来的状态概率矩阵方程求解，计算较为简单。     

净现值的一种新动态计算方法

净现值的计算有着广泛应用，现有方法中现金流量的计算大部分采用静态方法或期望值法，将未来现金流量视为具有一定概率分布、且概率随时间而转移的随机变量更为恰当，但对这方面的研究却鲜有介绍，通过对现有几种方法的介绍，结合马尔可夫方法的特征，给出了一种求分布概率不确定的未来现金净流量分布的动态方法－－马尔可夫法，从而得到净现值的一种新的动态计算方法，利用该方法对我国某一公路投资项目的未来现金流量进行了计算，结果显示该方法可行、有效。     

基于HMM和自组织映射的网络入侵检测算法

随着网络入侵多样化的发展,传统的防火墙、数据加密等防御方法已经很难保证系统和网络资源的安全,为此,设计了基于隐形马尔科夫模型HMM和自组织映射SOM的网络入侵检测方法.首先建立了自组织映射-HMM的双层入侵检测模型,采用样本数据训练SOM网,然后将测试数据输入SOM模型获得观察序列对应的攻击类别的后验概率,将此后验概率用于训练HMM模型获得概率初始分布和状态转移概率等各参数.最后,通过比较测试数据在各模型下发生概率的大小来获取对应的攻击类别.仿真实验表明本研究方法能有效实现网络入侵检测,较经典的HMM方法以及改进的神经网络方法,具有较高的检测率和较低的误报率,同时具有较少的检测时间.     

多状态多阶段任务系统的可靠度理论计算方法

多状态多阶段任务系统常见于关键性系统，其可靠性要求较高而其可靠度计算又相对困难.为实现该类系统可靠度的精准预测，研究了部件劣化符合马尔科夫过程的多状态多阶段任务系统的可靠度理论计算方法.首先，基于工作效率与需求的关系对该类系统可靠度进行了界定.其次，依据条件概率理论，建立了多阶段任务系统任务成功完成的概率公式.基于此，根据部件劣化的马尔科夫性及部件状态的跨阶段依赖性，推导了多状态多阶段任务系统的可靠度理论计算方法，并提出一种快速穷举部件状态组合的方法用于提高该计算方法的计算效率.最后，通过与蒙特卡罗模拟方法对比，验证了推导的可靠度理论计算方法的准确性与计算的有效性.     

基于加权马尔可夫链的六安市汛期降水预测研究

采用样本均值-标准差方法将六安市1960~2007年汛期降水量分成5级,利用加权马尔可夫链预测方法对六安市未来年份汛期降水状态进行预测并运用马尔可夫链性质得到了各降水状态发生的极限概率。结果表明,这种预测方法客观、准确、简便,是区域降水量中短期预测的科学有效的新途径。六安市汛期干旱和雨涝年份出现的概率大体相当,偏涝年份出现的概率明显大于偏旱年份,重现期短于后者。     

统计预测的规划求解方法

用规划求解的方法及软件运用来计算马尔科夫预测中的稳态概率向量；用目标规划拟合非线性回归方程，以及建立非线性规划模型拟合曲线方程的“曲线最小平方法”。方法及软件的应用简便了计算过程，提高了回归方程的精度。     

马氏正态过程在教育质量评价中的应用

首先利用正态分布给出状态空间的划分方法;然后将马氏正态过程离散化为马氏链,并给出一步转移矩阵的计算方法,根据不同的状态划分,给出对应的权矩阵,并使用加权平均确定出教学效率的指标,从而给出一种评价教学效率的新方法,并用实例验证其可行性及有效性.     

语音识别中的归一化状态持续时间隐马尔可夫模型

传统的隐马尔可夫模型的缺点在于不能很好地描述语音信号的动态特性。某些改进算法状态持续时间进行修正,但是也削弱了对实时信号长度变化的适应性。作者在传统的隐马尔夫模型的基础上,通过在引入状态持续时间时,将其归一化。并观察序列长度对它的影响,使之能较好地描述语音信号的动态特性,同时也能较好地自适应描述实时语音信号的长度变化。     

经济系统中马氏决策过程的状态跳跃研究

决策问题普遍存在于经济系统中。许多经济决策可用非时齐马氏决策过程描述和求解，以便对决策作理论分析或提供一定的参考方案。求解马氏决策过程的难题往往是求解其转移概率函数。为结合经济系统中动态过程的状态特点求解非时齐马氏决策过程，本文将跳跃过程与马氏决策过程相结合，给出用这种结合分析经济问题的依据，从而为进一步求解非时齐马氏决策问题的转移概率函数明确了概念和奠定了分析基础。     

基于动态RCS模型的天波雷达发现概率计算方法

针对现有方法影响因素考虑不全导致计算结果与实际情况有较大偏差的问题,提出了一种改进的天波雷达飞机目标发现概率计算方法。归纳了不同电离层状态对天波雷达探测距离的影响。考虑目标在给定航路飞行过程中的雷达截面积随姿态变化,建立了目标动态雷达截面积计算模型。在此基础上,利用瞬时发现概率模型和综合发现概率模型求得天波雷达飞机目标发现概率。实例计算结果表明:电离层Es全遮蔽状态导致目标发现概率下降了0.273,不同航路和飞行姿态条件下目标发现概率差异较大,最大差值达0.253。