加权马尔可夫链在松花江哈尔滨站径流量预测中的应用

针对河川径流量为相依随机变量的特点,提出了以规范化的各阶自相关系数为权,用加权的马尔可夫链来预测河流未来丰枯状况的方法。介绍了加权马尔科夫链建模的方法和步骤,给出它的概率计算公式,并将模型应用于松花江哈尔滨站年径流预测分析,结果表明,预测与实际情况一致。     

基于滑动平均-加权马尔科夫链的宁夏石嘴山市年降雨量预测

为了给农业发展与决策提供理论支持,根据石嘴山市5个气象站(大武口站、平罗站、石炭井站、陶乐站、惠农站)1960—2008年的降雨资料,进行3 a滑动平均计算.采用均值-标准差分级法计算降雨量分级,将降雨序列分为枯水年、偏枯年、平水年、偏丰年和丰水年5个状态.利用精度检验后的加权马尔科夫预测模型对石嘴山市2007年和2008年滑动平均降雨量进行区间估计,并根据状态特征值结合线性插值的方法计算了滑动平均降雨量的预测值,由此得出2009年和2010年的年降雨量预测值.最后讨论了各状态重现期.计算结果表明:石嘴山市2007年和2008年的3 a滑动平均降雨量分别是185.42,168.28 mm;2009年和2010年的年降雨量分别为135.11,146.88 mm,均处于偏枯年状态;平水年和偏丰年重现期最小,枯水年重现期最大.     

论马尔可夫链在日元汇率预测中的应用

在管理浮动汇率制度下 ,汇率波动一直相当剧烈。为稳定经济、规避风险或投机牟利 ,须准确预测相关汇率。本文拟以日元汇率为例 ,借鉴Box -Jenkins分析法 ,运用马尔可夫链对其历史数据进行分析 ,找出汇率波动的性质 ,为汇率预测提供依据 ,并预测了日元汇率在 2 0 0 2年的走势     

加权马尔可夫链预测模型在降水量预测中的应用

基于雨季降水过程中存在大量的不确定性、非精确性的特点,阐述了马尔可夫链的理论及性质和加权马尔可夫链预测(WMCP)的思想,并应用有序聚类的方法(最优分割法)建立科学合理的状态分类标准.最后以川中丘陵区简阳市1974-2004年的降水量为例,运用1974年到2003年这30年降雨量所处状态来预测2004年降雨量所处的状态.整个分析、计算过程中的数据结果均是通过MATLAB程序来实现的,加权马尔可夫链预测方法计算方便,结果准确,为降雨量的预测分析提供了一个新的途径.     

马尔可夫链在产品预测中的应用

本文采用马尔可夫链对市场产品销售情况进行预测，并结合实例具体说明这种预测方法．     

马尔可夫链在企业经济预测上的应用

为了科学的预测企业所关心的各项经济指标，以便为企业的未来做出正确的决策方案，需用适当的数学模型和方法对企业的经济活动进行定量的研究．基于经济活动的复杂、多变性及带有许多随机性因素的特点，针对这两种常见的经济问题，分别建立了相应的马尔可夫链模型．应用马尔可夫链的相关理论、巧妙的构造转移概率矩阵，只通过简单的矩阵运算，便迅速解决问题．实例表明，马尔可夫链模型及方法在企业经济活动分析中是可行和适用的，可广泛用于解决企业中常见的预测及决策问题．     

加权马尔可夫链在房价预测中的应用

以南京市某楼盘房价预测作为实例,介绍了使用加权马尔可夫链的方法与步骤。根据房地产价格变化随机性的特点,运用系统聚类-离差平方和法确定了各时段房价的状态。结果表明:用加权马尔可夫模型预测的结果与实际房价相吻合,说明运用加权马尔可夫链模型对房价进行预测是可行的。     

灰色马尔可夫链在预测高温后钢筋强度退化中的应用

灰色预测模型可以在基础资料缺乏的条件下建立模型进行预测,但对于波动性较大的数据,它的预测精度比较低,而马尔可夫链模型可以克服数据波动较大的局限性.在灰色预测的基础上,引入马尔可夫链预测,建立起了灰色马尔可夫预测模型,并且针对高温后钢筋强度退化的试验数据进行了实证分析.证明了利用灰色马尔可夫链对高温后钢筋强度退化随时进行预测,是一种行之有效的新方法.     

马尔可夫链在高校通信市场预测与决策中的应用

借助随机过程中著名的马尔可夫链理论知识,以某地区三高校通信市场客户的转移数据为研究对象,分析了市场占有率的变化,通过实例来将马尔可夫分析法运用于决策过程,力图为通信市场分布策略研究提供一种新的思路．     

张家口市年降水量的加权马尔科夫链预测

根据张家口市1970~2010年的年降水量系列对2011年、2012年的年降水量状态进行加权马尔科夫链预测,再结合模糊集理论中的级别特征值对2011年、2012年的年降水量数值进行预测,与实际年降水量相比,相对误差仅为5%和-3.5%,预测成果合理可靠,结果较为令人满意。     

入境旅游发展的灰色马尔可夫预测模型研究

旅游业是城市服务业的支柱产业,对国民经济和社会发展的贡献显著,入境旅游发展预测具有重要的经济价值和社会意义。将GM（1,1）灰色系统理论和马尔可夫理论相结合,建立灰色马尔可夫数学模型。根据苏州市入境旅游外汇收入历史数据进行预测,结果显示,灰色马尔可夫预测模型精度高,预测效果好,具备良好的参考价值。     

供应链客户流失风险预测模型研究

供应链客户流失风险的预测是一个寻求复杂问题优化解的过程,通过引入神经网络理论,利用BP反馈型人工神经网络的自学习功能和快速寻找优化解的能力,构建了能准确预测客户流失风险等级的预测模型,对于供应链企业采取保留客户的有效措施有一定的帮助。     

基于马尔可夫链的新型威胁评估预测方法

为了减少防空作战中二次打击时基于马尔可夫链的态势预测对大量历史经验的需求问题,采用一种状态转移矩阵推导算法,只需少量的历史数据即可推导出合理的状态转移阵。针对现实中作战双方相互打击可能受到的毁伤情况及其对态势预测的影响,提出一种新型的毁伤矩阵方案。该方案以前一轮的打击结果为前提,预测下一轮打击时的威胁。最后结合相关实例进行仿真分析,并通过试验结果证明了算法的可行性和有效性。     

基于S-ARIMA模型的无线通信网络业务量预测方法

针对当前业务量预测方法过于理想化、预测准确度不高等问题,根据现网业务量特征提出了一种基于乘积季节自回归求和移动平均(S-ARIMA)模型的业务量预测方法.依据现网业务量的特征,详细分析了基于S-ARIMA的业务量预测建模的数学过程,经过现网大量业务量数据验证,S-ARIMA模型相比其他模型方法在预测值和置信区间上均具有较好的结果,是一种合理有效的业务量预测方法.     

供应商管理库存供应链的离散传递函数模型

使用滑动平均预测方法,构建了由一个供应商和一个批发商组成的供应商管理库存供应链的离散传递函数.证明了这个模型的稳定性,分析了它的动态性能.结果不仅证明这一方法是分析供应链管理的一种非常实用的工具,而且对在供应链中实施供应商管理库存策略提供战略指导和决策支持.     

港口吞吐量的马氏链 时序分析预测

通过比较分析时间序列分析（TSA）和马尔科夫链预测方法,研究港口吞吐量科学预测的新方法.组合温州港近20多年的历史吞吐量数据,分别采用TSA和马尔科夫链进行预测.将TSA与马尔科夫链校正模型相结合,进行港口吞吐量预测.结果表明,上述复合模型较之TSA模型平均预测精度提高50%,较之单一的马尔科夫链平均预测精度提高75%.根据吞吐量实际数据的验证结果,建立马氏链-时序分析预测模型.结果表明,该模型能够同时反映吞吐量序列的增长趋势和随机波动性,更符合港口吞吐量的实际变化情况.     

神龙城投资的分析与预测模型及推广

为了反映不同因素对湖南省株洲市神龙城商业圈发展的影响,将人口数量、居民人均可支配收入和商业区的住房成本作为商业圈发展的主要影响因素,并运用层次分析法判断该城市房价的合理性。进一步利用回归分析法,将3个影响因素作为变量,通过商业圈房价的未来走势来预测神龙城商业圈未来的发展。最后借助Matlab软件和有关数据对模型进行了检验,发现预测结果与实际结果比较吻合,有一定的通用性。