灰色马尔科夫模型

摘要： 地基是工程建设的基础,其承载力计算和预测十分关键,决定着建筑工程上部结构的安全性与稳定性。为实现小数据量、短周期、较高精度的地基承载力预测。本研究提出以地基静载试验数据为依据,利用灰色模型进行计算,结合马尔科夫优化,建立灰色马尔科夫预测模型,预测固定荷载作用下的地基沉降,进而明确相应沉降下的基地承载力。同时,将该模型与传统的灰色GM(1,1)模型、指数曲线拟合模型进行对比,分析3种模型的优劣。结果表明,案例一中,静载试验下的地基承载能力完好,灰色马尔科夫模型、GM(1,1)模型、指数曲线模型预测值与实测值的平均相对误差依次为1.55%,3.80%,10.22%,灰色马尔科夫模型精度最高,更契合地基静载试验,能准确有效地明确地基承载力;案例二中,地基在静载试验下发生破坏,破坏前灰色马尔科夫模型预测值与实测值的平均相对误差仅为0.5%,预测效果良好。破坏时,地基沉降迅速增加,加载点模型预测值与实测值的相对误差出现异常,骤增至26.29%,以此可判断破坏前一级加载序列荷载为该地基的极限承载力。运用此模型指导地基静载试验,在保障工程施工安全的前提下,相邻试验点可以适当减少静载试验次数,节约工程施工成本,为信息化地基静载试验提供一个新的计算工具。

摘要： 为了给十四五期间江西省水果产业的发展提供决策依据,采用GM(1,1)动态模型和马尔科夫模型相结合的方法,对江西省水果产业现状和未来发展进行定量分析。结果表明:江西省水果产业存在产业化程度不高、苗木繁育体系不完善、营销手段单一等亟待解决的问题;十四五期间,江西省各主要水果的产量整体上处于增长趋势,到十四五末水果总产量可达到680.70万t,其中主要水果橘子、脐橙、柑橘的产量将分别达到391.68、185.62、57.01万t。从江西省水果产业的发展情况看,应采取培养龙头企业、健全良种繁育体系、针对性创意营销、加强组织领导等措施,以保障江西水果产业的健康发展。

摘要： 针对城市道路施工期,交通量历史数据少的特点,建立灰色马尔科夫交通预测模型,并以崇川路由西向东断面的交通量数据为例进行研究。结果表明,此模型相比于传统的GM1,1模型预测交通量具有更高的预测精准度,能够更好地研究道路施工期交通量的发展趋势。

摘要： 准确预测港口吞吐量对于港口生产运营与建设规划具有重要指导意义,针对港口吞吐量随机波动性特点,提出一种灰色马尔科夫港口吞吐量预测方法。基于GM(1,1)模型预测值与实际值的残差数组划分状态区间,建立状态转移矩阵,利用马尔科夫链模型对预测值进行修正,提高预测精度。以黄骅港2003—2020年货物吞吐量历史数据为例,与原始灰色GM(1,1)预测模型进行比较,仿真分析验证所提方法的有效性。

摘要： 为更准确地预测港口集装箱吞吐量,以灰色马尔科夫模型为基础,建立一种优化的灰色马尔科夫动态模型。根据上海港集装箱吞吐量历史数据建立GM(1,1)预测模型。引入无偏灰色预测理论对GM(1,1)预测模型进行优化。构造等维信息模型,及时更新预测使用的数据以形成动态预测。利用马尔科夫理论对优化后的GM(1,1)预测残差值进行修正,得出上海港集装箱吞吐量的预测值。研究结果表明,与传统灰色马尔科夫模型相比,优化的灰色马尔科夫动态模型预测精度提高了37.03%,预测值拟合曲线更加贴近实际值曲线,预测结果有更高的可信度,为上海港集装箱吞吐量预测提供了一种新的方法。

摘要： 总结了国外石油公司投资管理的典型经验做法,从理论方法、思路及步骤和油田具体应用实例3个方面,对某油田原油产量量化预测、下属采油厂投资优化调整进行系统论述.其中,综合运用数据包络法和灰色马尔科夫模型等,预测确定油田合理投资规模;运用DEA等方法,优化调整不同采油厂之间(或采油厂内部油藏概念上的油田及区块等决策单元)投资方向和幅度.最后,通过借鉴国外石油公司的经验做法,结合现代投资量化优化理论及方法的具体应用体会,提出了优化油田投资管理的建议.

摘要： 总结了国外石油公司投资管理的典型经验做法,从理论方法、思路及步骤和油田具体应用实例3个方面,对某油田原油产量量化预测、下属采油厂投资优化调整进行系统论述.其中,综合运用数据包络法和灰色马尔科夫模型等,预测确定油田合理投资规模;运用DEA等方法,优化调整不同采油厂之间(或采油厂内部油藏概念上的油田及区块等决策单元)投资方向和幅度.最后,通过借鉴国外石油公司的经验做法,结合现代投资量化优化理论及方法的具体应用体会,提出了优化油田投资管理的建议.

摘要： 经济新形势给中国经济及众多行业的发展带来了新的挑战,房地产行业也不例外.分析经济新形式对房地产行业的影响,显得尤为重要.由此,本文建立因子增广向量自回归(VAR)模型,考察其对房地产行业造成的影响,分析其原因;并利用灰色马尔科夫模型,以万科、恒大、碧桂园为例,对经济新形势下房地产行业的发展走势进行预测,对房地产行业寻求"危"中之"机"路径提供建议,希望能促进我国房地产行业生态科学稳定发展.

摘要： 为更准确地预测港口集装箱吞吐量,以灰色马尔科夫模型为基础,建立一种优化的灰色马尔科夫动态模型.根据上海港集装箱吞吐量历史数据建立GM(1,1)预测模型.引入无偏灰色预测理论对GM(1,1)预测模型进行优化.构造等维信息模型,及时更新预测使用的数据以形成动态预测.利用马尔科夫理论对优化后的GM(1,1)预测残差值进行修正,得出上海港集装箱吞吐量的预测值.研究结果表明,与传统灰色马尔科夫模型相比,优化的灰色马尔科夫动态模型预测精度提高了 37.03％,预测值拟合曲线更加贴近实际值曲线,预测结果有更高的可信度,为上海港集装箱吞吐量预测提供了一种新的方法.

摘要： 目的 研究透水沥青混合料(OGFC)老化后的路用性能,比较透水沥青混合料在不同空隙率及不同老化程度下的性能差异并对其老化性能进行预测.方法 以不同时长对空隙率为19％、21％、24％的透水沥青混合料进行老化,进行高、低温及水稳定性能试验,得到其路用性能的变化规律;扫描电镜获取混合料界面的微观形貌进行宏观试验验证;基于灰色模型,以灰色-马尔科夫模型对老化后的混合料路用性能进行预测.结果 随老化时间的增加,高温稳定性提高,低温稳定性及水稳定性出现不同程度下降;沥青膜的剥落面积随老化时间的增加逐渐增大;灰色-马尔科夫模型可以用于混合料的老化预测;随老化时间的增加,路用性能随之下降,空隙率19％的透水沥青混合料抗老化性能最优.结论 扫描电镜获取的微观形貌图像与路用性能试验较符合,灰色-马尔科夫模型提高了预测精度.

摘要： 灰色马尔科夫模型是在灰色预测基础上与马尔科夫预测方法相结合而形成的.灰色预测适合短期的,少量的数据的预测,且数据序列具有较强的指数规律性,而马尔科夫模型适合预测随机性和波动性比较大的问题.灰色马尔科夫模型结合了二者的优势,同时又弥补了二者的不足,从而使得预测的精度提高.通过对杭州市公路旅客流量数据进行了实证分析,且验证了灰色马尔科夫模型的预测精度较高,体现了组合预测的优越性. 城市的客流的数据一方面具有较强的规律性，灰色模型预测来预测可以有效地反映数据的总体趋势，可以充分地描述数据的一致性，另一方面这些数据又有相对较大的波动性和随机性(受季节、气候、旅游等的影响)，适合用马尔科夫模型来预测可以清楚地体现出数据的起伏和变异。事实上，结合这两个预测方法而成的灰色马尔科夫预测模型，发挥二者的优点，摒弃各自的不足，这就体现了组合预测模型的取长补短的优势，运用组合之后的模型可以对城市的客流做出比较精确的预测。

摘要： 中国是世界上最大的染料生产国,其产量占全球60％～70％.目前,全球经济复苏乏力,对染料的需求逐步萎缩,致使中国染料产能过剩余,竞争激烈.科学预测中国染料的产量,对制定中国染料行业发展规划,引导染料企业生产经营,促进染料行业稳固有序发展具有重要意义.灰色马尔科夫模型是灰色预测方法与马尔科夫理论的有机结合,发挥了各自的特点,克服彼此的不足.文中运用灰色马尔科夫模型预测中国染料产量,取得了较为理想的效果.平均误差为1.4555％比GM(1,1)模型的2.9383％减小50.4747％.

摘要： 船舶推进轴系的可靠性是直接影响船舶的航行安全和营运成本的关键问题之一.为对船舶推进轴系进行可靠性评估,提出了基于灰色马尔科夫过程的船舶推进轴系可靠性评估模型.该方法将船舶推进轴系分为若干个子系统,根据各个子系统在不同状态下的统计数据,运用马尔科夫过程与灰色系统理论相结合,建立了船舶推进轴系可靠性评估模型.通过对实际船舶推进轴系可靠性指标的计算和对比,验证了该模型的正确性.该可靠性模型能较准确客观的对船舶推进轴系可靠性进行量化评估,具有较好的可操作性,从而为制定船舶推进轴系的维修策略提供了理论支持.

摘要： 灰色预测适合短期的、数据序列具有较强的指数规律性的预测,而马尔科夫预测适合描述随机性和波动性较大的问题.将灰色理论与马尔科夫理论结合,建立了灰色马尔科夫预测模型.该模型结合了两者的优势,同时又弥补了两者的不足,从而提高了预测精度.通过对1996-2011年全国道路交通事故发生次数进行预测分析,验证了灰色马尔科夫预测结果优于单一灰色预测,灰色马尔科夫预测方法可以有效地预测道路交通事故.

摘要： 灰色-马尔科夫预测模型具有对条件信息要求较低、所需要的数据较少的优势,已经在各个领域得到了一定的应用.本文利用灰色-马尔科夫模型对南俄5大坝变形进行预测分析研究;并且针对该模型在数据不稳定、时间跨度大时预测精度较低的问题,通过数据分组技术进一步提高灰色-马尔科夫模型预测变形的精度.即以南俄5大坝表面水平位移观测值为样本,根据变形实测值的时程图,将大致能够拟合为指数函数曲线的数据分为一组,然后分别考虑不分组和分组两种情况预测其未来值,并与实测值进行比较.经过计算对比后发现合理的分组可以使预测值的相对误差缩小到12％以内,精度较之前有了明显的提高.由此表明,利用灰色-马尔科夫模型并结合适当的数据分组技术对大坝变形的预测有较好的效果.

摘要： 灰色-马尔科夫预测模型具有对条件信息要求较低、所需要的数据较少的优势,已经在各个领域得到了一定的应用.本文利用灰色-马尔科夫模型对南俄5大坝变形进行预测分析研究;并且针对该模型在数据不稳定、时间跨度大时预测精度较低的问题,通过数据分组技术进一步提高灰色-马尔科夫模型预测变形的精度.即以南俄5大坝表面水平位移观测值为样本,根据变形实测值的时程图,将大致能够拟合为指数函数曲线的数据分为一组,然后分别考虑不分组和分组两种情况预测其未来值,并与实测值进行比较.经过计算对比后发现合理的分组可以使预测值的相对误差缩小到12％以内,精度较之前有了明显的提高.由此表明,利用灰色-马尔科夫模型并结合适当的数据分组技术对大坝变形的预测有较好的效果.

摘要： 灰色-马尔科夫预测模型具有对条件信息要求较低、所需要的数据较少的优势,已经在各个领域得到了一定的应用.本文利用灰色-马尔科夫模型对南俄5大坝变形进行预测分析研究;并且针对该模型在数据不稳定、时间跨度大时预测精度较低的问题,通过数据分组技术进一步提高灰色-马尔科夫模型预测变形的精度.即以南俄5大坝表面水平位移观测值为样本,根据变形实测值的时程图,将大致能够拟合为指数函数曲线的数据分为一组,然后分别考虑不分组和分组两种情况预测其未来值,并与实测值进行比较.经过计算对比后发现合理的分组可以使预测值的相对误差缩小到12％以内,精度较之前有了明显的提高.由此表明,利用灰色-马尔科夫模型并结合适当的数据分组技术对大坝变形的预测有较好的效果.

摘要： 灰色-马尔科夫预测模型具有对条件信息要求较低、所需要的数据较少的优势,已经在各个领域得到了一定的应用.本文利用灰色-马尔科夫模型对南俄5大坝变形进行预测分析研究;并且针对该模型在数据不稳定、时间跨度大时预测精度较低的问题,通过数据分组技术进一步提高灰色-马尔科夫模型预测变形的精度.即以南俄5大坝表面水平位移观测值为样本,根据变形实测值的时程图,将大致能够拟合为指数函数曲线的数据分为一组,然后分别考虑不分组和分组两种情况预测其未来值,并与实测值进行比较.经过计算对比后发现合理的分组可以使预测值的相对误差缩小到12％以内,精度较之前有了明显的提高.由此表明,利用灰色-马尔科夫模型并结合适当的数据分组技术对大坝变形的预测有较好的效果.

摘要： 灰色-马尔科夫预测模型具有对条件信息要求较低、所需要的数据较少的优势,已经在各个领域得到了一定的应用.本文利用灰色-马尔科夫模型对南俄5大坝变形进行预测分析研究;并且针对该模型在数据不稳定、时间跨度大时预测精度较低的问题,通过数据分组技术进一步提高灰色-马尔科夫模型预测变形的精度.即以南俄5大坝表面水平位移观测值为样本,根据变形实测值的时程图,将大致能够拟合为指数函数曲线的数据分为一组,然后分别考虑不分组和分组两种情况预测其未来值,并与实测值进行比较.经过计算对比后发现合理的分组可以使预测值的相对误差缩小到12％以内,精度较之前有了明显的提高.由此表明,利用灰色-马尔科夫模型并结合适当的数据分组技术对大坝变形的预测有较好的效果.

摘要： 灰色-马尔科夫预测模型具有对条件信息要求较低、所需要的数据较少的优势,已经在各个领域得到了一定的应用.本文利用灰色-马尔科夫模型对南俄5大坝变形进行预测分析研究;并且针对该模型在数据不稳定、时间跨度大时预测精度较低的问题,通过数据分组技术进一步提高灰色-马尔科夫模型预测变形的精度.即以南俄5大坝表面水平位移观测值为样本,根据变形实测值的时程图,将大致能够拟合为指数函数曲线的数据分为一组,然后分别考虑不分组和分组两种情况预测其未来值,并与实测值进行比较.经过计算对比后发现合理的分组可以使预测值的相对误差缩小到12％以内,精度较之前有了明显的提高.由此表明,利用灰色-马尔科夫模型并结合适当的数据分组技术对大坝变形的预测有较好的效果.

摘要： 本发明公开了一种基于灰色线性回归‑马尔科夫链模型的需水预测方法，包括获取历史需水量数据；基于卡尔曼滤波对历史需水量数据进行处理；将经过卡尔曼滤波处理的数据输入灰色需水预测模型，在灰色需水预测模型基础上，引入线性方程，构建灰色线性回归组合模型；采用最小二乘法，求解灰色线性回归组合模型参数，再进行还原处理，得到原始序列的预测值；引入马尔科夫链理论对实际需水量与灰色线性回归模型预测结果的相对值区间进行修正，得到最终优化预测值；本发明既能预测出数据序列发展变化的总体趋势，又能反映系统各状态之间的内在规律性，从而可以描述随机波动性较大的预测问题。

摘要： 本发明涉及一种基于马尔科夫灰色模型的工程项目成本预测方法，包括以下步骤：获取原始数据列X(0)；对原始数据列X(0)灰度预测；获取残差的绝对值数据列ε(0)；对残差值绝对值数据列ε(0)进行灰度预测；结合原始数据列X(0)灰度预测和残差值绝对值数据列ε(0)灰度预测方程构建新方程，求解后得到灰度预测的残差值符号函数sgn(k)；组合构建最终的预测方程，求解最终的预测方程获得原始数据列X(0)的预测值。本发明能够实现对设定成本指标的预测，且模型中引入的基于马尔科夫模型的残差修正模型能够很好的修正原有GM(1，1)灰色预测模型的预测偏差，实现更高的预测精度，对项目未来成本进行有效估计，从而为工程项目施工过程中的成本管理决策提供有效的参考依据。

摘要： 一种基于无偏灰色模糊马尔科夫链模型的电梯可靠性预测方法。通过电梯发生故障时对故障代码进行提取、记录，获得历史数据；根据历史数据建立无偏GM(1,1)模型，并检验模型的残差；将残差数值区间划分为m个状态，运用模糊分类理论构造模糊函数，并计算每个数据点的模糊状态概率向量，根据最大隶属原则确定每个数据点的所属状态；建立马尔科夫状态转移矩阵，预测下次发生该故障的模糊向量，根据最大隶属原则确定该预测数据隶属的状态。本发明对电梯可靠性进行预测，通过无偏GM(1,1)得到某一故障发生的时间间隔趋势，利用模糊马尔科夫链抗干扰性去逼近数据波动趋势，并对马尔科夫链进行滑动平移，使得电梯可靠性预测结果更加精确。

摘要： 本发明公开了一种基于灰色马尔科夫链的云计算数据中心能耗优化方法。首先，获取云计算中心一周内的主机历史数据，通过获取的主机历史数据建立灰色预测模型，对主机未来时段的CPU负载数据进行预测，然后使用马尔科夫链对预测结果进行修正从而获得精度更高的预测结果。以修正过后的预测数据作为基准数据，选出负载过高的目标迁出主机，对这些主机实施主机迁出算法，使得各主机负载平衡，从而防止高负载主机所导致的能耗激增现象。本发明所提供的一种基于灰色马尔科夫链的云计算数据中心能耗优化方法，具有可以提高各主机的服务质量、降低云计算数据中心的能耗、降低二氧化碳排放量和节约大量能源等有益优点。

摘要： 本发明公开了一种二阶灰色神经网络和马尔科夫链的短期风速区间预测方法，它包括：步骤1、建立基于二阶灰色理论的风速预测模型；步骤2、利用神经网络算法优化灰色风速预测模型；步骤3、将历史风速序列投入优化后的灰色风速预测模型进行拟合得到拟合误差序列；步骤4、对误差绝对值序列进行分析，根据数据分布情况进行状态划分；步骤5、根据数据构造下一步状态转移矩阵，并根据矩阵计算各个状态下一步误差转移值的期望；步骤6、通过误差转移的期望值获取风速区间预测结果；解决了现有技术中直接对风速进行预测，难以克服风速的不确定性，使得预测精度低，准确性较差等技术问题。

摘要： 本发明涉及一种基于灰色和马尔科夫理论的需求侧响应预测方法，用以获取准确的需求侧响应量，包括以下步骤：1)根据需求侧响应量时间序列构建初始数组X(0)，并采用灰色算法进行多变量的初步预测；2)根据马尔科夫矩阵中的传递矩阵，通过三角形法构造隶属度函数，并通过隶属度函数与传递矩阵修正预测值，以降低预测误差。与现有技术相比，本发明具有精度高、响应准确等优点。

摘要： 本发明涉及一种基于混合高斯‑隐马尔科夫模型的换道模型参数优化方法，通过对本车和周围车辆运行状态的分析，建立了基于隐马尔可夫模型的驾驶换道意图识别方法，即用可观测的换道表征参数观测状态来实现隐含的驾驶员换道意图的预测；并以NGSIM数据集中的高速公路车辆数据库为基础，提取换道表征参数样本，并应用MATLAB中HMM工具箱编写算法进行对隐马尔科夫模型的训练和验证，以及利用粒子群算法进行混合高斯模型个数和状态个数的优化，利用粒子群算法进行混合高斯模型个数和状态个数的优化，以此来提高驾驶员换道意图识别的准确率；最终对驾驶员换道意图的预测结果取得到了较好的准确率。

摘要： 本发明涉及一种采用灰色马尔科夫模型的无人机自组网路由选择方法与系统，该方法包括：获取每个无人机节点对应的节点位置信息；构建灰色马尔科夫模型，预测得到节点位置预测值；根据节点位置预测值，计算得到链路保持时间，运动相似度以及链路质量；通过信息增益方法，对链路保持时间、运动相似度以及链路质量进行重要度排序，计算得到当前发送节点对应的所有邻居节点的转发权值，并将转发权值最大的节点作为下一跳节点。本发明提出的采用灰色马尔科夫模型的无人机自组网路由选择方法，可满足无人机集群作战的通信网络需求，具有广阔的应用前景。

摘要： 本发明涉及一种采用灰色马尔科夫模型的无人机自组网路由选择方法与系统，该方法包括：获取每个无人机节点对应的节点位置信息；构建灰色马尔科夫模型，预测得到节点位置预测值；根据节点位置预测值，计算得到链路保持时间，运动相似度以及链路质量；通过信息增益方法，对链路保持时间、运动相似度以及链路质量进行重要度排序，计算得到当前发送节点对应的所有邻居节点的转发权值，并将转发权值最大的节点作为下一跳节点。本发明提出的采用灰色马尔科夫模型的无人机自组网路由选择方法，可满足无人机集群作战的通信网络需求，具有广阔的应用前景。

摘要： 本发明公开了一种基于灰色马尔科夫模型的混合增强智能轨迹预测方法和装置，方法应用于焦炉煤车，方法包括：焦炉煤车利用UWB定位系统获取煤车运行区内各运动目标的实时位置数据；基于人在回路的混合增强智能方法，判断运动目标为规律目标后，获取各运动目标的分类结果；接收各运动目标的分类结果和实时位置数据，依据先验数据，结合灰色预测法和马尔科发模型修正方法，预测煤车运行区内各运动目标的下一步移动位置和运动方向，分析判断各运动目标的运动趋势，以控制焦炉煤车运行。本发明基于人在回路的混合增强智能理念，结合灰色预测法和马尔科夫模型对运动目标的下一步移动位置和运动方向进行轨迹预测和修正，提高煤车的主动安全性能。