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马尔柯夫模型

马尔柯夫模型的相关文献在1983年到2022年内共计111篇,主要集中在农业经济、自动化技术、计算机技术、农业基础科学 等领域,其中期刊论文99篇、会议论文12篇、专利文献150719篇;相关期刊78种,包括河北联合大学学报(社会科学版)、统计与预测、资源开发与市场等; 相关会议12种,包括2011年全国机械行业可靠性技术学术交流会暨第四届可靠性工程分会第三次全体委员大会、2010全国山区土地资源开发利用与人地协调发展学术研讨会、2009年全国矿山测量新技术学术会议等;马尔柯夫模型的相关文献由311位作者贡献,包括杨子生、欧名豪、贺一梅等。

马尔柯夫模型—发文量

期刊论文>

论文:99 占比:0.07%

会议论文>

论文:12 占比:0.01%

专利文献>

论文:150719 占比:99.93%

总计:150830篇

马尔柯夫模型—发文趋势图

马尔柯夫模型

-研究学者

  • 杨子生
  • 欧名豪
  • 贺一梅
  • 赵小汎
  • 陈文波
  • 任本超
  • 何瑞珍
  • 刘耀林
  • 吴霞
  • 哈斯
  • 期刊论文
  • 会议论文
  • 专利文献

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排序:

年份

    • 侯云婷; 左向东; 殷守军
    • 摘要: 为提升医疗临床服务绩效考核效率与评价精度,设计基于MDT的医疗临床服务绩效考核综合评价系统。用户在客户层Web浏览器登录系统,下达医疗临床服务绩效评价的服务请求,应用层启动对应扩展应用程序与数据层相连,使用SQL语言向数据库服务器发出申请获取相关数据,基于最大熵马尔柯夫模型完成MDT模式下医疗临床服务绩效考核综合评价,评价结果传输至应用层反馈给用户。经测试,所设计系统的评价结果均方误差、平均绝对误差最大值均小于0.03,不同并发用户量下,系统的评估耗时与反馈时延极小。
    • 尹安东; 王伟
    • 摘要: 为提高并联混合动力汽车(parallel hybrid electric vehicle,PHEV)的燃油经济性,文章提出了一种基于模型预测控制(model pedictive control,MPC)的PHEV转矩分配控制策略.首先建立马尔柯夫模型,在预测时域内预测汽车的速度和加速度,为提高预测准确性,提出一种利用工况速度差的改进方法;然后将马尔柯夫模型与动态规划算法相结合,搭建基于模型预测控制的转矩分配控制策略;最后基于ADVISOR建立PHEV模型进行仿真对比分析.结果 表明,该文提出的改进方法能够提高预测准确性;提出的转矩分配控制策略与基于规则的逻辑门限控制策略相比,整车的百公里燃油消耗率降低了7.4%.
    • 高路
    • 摘要: Teaching faculty is the mainstay of colleges and universities. Sound teaching staff structure is the foundation and prerequisite for sustainable development of colleges and universities. In order to promote the ra-tional allocation of the teaching staff structure, the paper studied the forecasting process and made a detailed in-troduction of the calculation method of each step based on the principle of Markov model. Then it forecasted and analyzed the results of the college′s teaching staff in the next five years. The results showed that the forecasting model may effectively improve the prediction accuracy. Because of the mutual transition probabilities of various system state change frequently, this method is more applicable for short-term prediction.%教师是高校的主体,良好师资队伍结构是高校可持续发展的基础和前提。为了促进高校师资结构的合理配置,以马尔柯夫模型原理为基础,研究了预测过程并详细说明各步的计算方法;对某高校未来5年的师资结果进行预测和分析。结果表明,该预测模型可以有效地提高预测精度,由于系统各种状态的相互转移概率经常发生变化,该方法更适用于短期预测。
    • 温鹏
    • 摘要: 土地利用是指人类通过合理的规划对不同土地进行多种活动。人类通过对与土地有关的自然资源的各种利用活动,天然土地覆被格局发生了深刻的变化。目前我国的土地利用还不够合理,为促使土地利用更加合理,应该研究土地利用的动态变化。本文主要阐述了基于遥感与GIS的区域土地利用变化的动态监测与预测研究,以供参考。
    • 赵明松; 李德成; 张甘霖
    • 摘要: 基于修正的通用土壤流失方程(RUSLE)和GIS技术,定量分析了1980年、2000年、2010年安徽省土壤侵蚀空间分布及动态变化特征,并利用马尔柯夫模型预测了未来30年土壤侵蚀变化趋势。利用GIS空间分析方法进一步探讨了土壤侵蚀强度空间变化与高程、坡度等地形因子间的关系。结果表明:1)1980—2010年安徽省土壤侵蚀状况明显改善,平均土壤侵蚀模数由1980年的461.09 t/(km^2×a)减少为2010年的245.26 t/(km^2×a);相应的侵蚀总量由6 199.92万t/a减少为3 297.84万t/a。全省微度侵蚀面积增加了8 188.65 km^2;强度以上侵蚀面积减少了1 576.93 km^2。2)安徽省3个时期的土壤侵蚀强度空间分布规律一致,侵蚀强度由北向南逐渐加剧。淮北与沿淮平原、江淮丘陵岗地以微度土壤侵蚀为主,皖南丘陵山区和皖西大别山区以强度侵蚀为主。3)1980—2010年全省土壤侵蚀等级减弱面积达11 762.83 km^2,侵蚀等级加剧面积仅811.21 km2。土壤侵蚀空间变化主要分布在200~500 m和15°~25°区域。土壤侵蚀等级转化逐级进行,主要以向侵蚀程度较弱等级转化为主,仅有少量微度侵蚀向侵蚀强度较强等级转化。4)根据马尔柯夫方法预测,未来30年安徽省土壤侵蚀状况逐渐减轻,微度土壤侵蚀面积逐渐增加,其他侵蚀等级的面积持续减少。
    • 齐禺萌
    • 摘要: 目前,正值国家组织编制国民经济和社会发展第十三个五年计划时期,各行各业都在结合实际深入研究相关重大问题,其中发展速度是一项重要目标。
    • 王磊; 武术静; 李长青
    • 摘要: 煤自燃系统是一个复杂的巨系统,具有规律性、非线性和随机波动性特点,因此在煤自燃预警系统中利用单一的灰色预测方法很难对其动态发展趋势做出准确的预测.针对上述问题,提出一种将灰色模型和马尔科夫模型相结合对煤自燃进行预测的方法.首先建立煤自燃的GM(1,1)模型,其次以GM(1,1)模型预测值为基础进行马尔科夫预测,然后用平均残差修正预测值.仿真结果表明,灰色马尔科夫模型比灰色模型预测精度明显提高,平均误差减少2.24%,为煤层优化检测提供了依据.
    • 孙存举; 赵鹏祥; 张振华
    • 摘要: Based on TM images in the years of 1990, 2000 and 2008, the land use dynamic changes from 1990 to 2008 in Huanglong Mountainous forest areas were analyzed by using RS and GIS methods. The Markov process was applied to analyze and predict the variation tendency of the land use. The results showed that before 2000, land use changed rapidly and the land-use dynamic degree was 1. 60% with a scattered transfer. The land use dynamics reduced to 0. 94% and the transfer direction tended to concentrated from 2000. During 18 years, forest area increased the most, up to 427. 06 km2, but open forest land and unused land significantly reduced. Areas of cultivated land increased, and then decreased. The major change way was that other land use types changed into forest; Markov prediction reveals that the farmland, open forest land, unused land will be further reduced, forest and other wooded area will continue to increase, and the range would diminish. Urban and rural land and water, will also fluctuate insignificantly in the nest 16 years from 2008.%以黄龙山林区为研究对象,结合1990年、2000年、2008年3期TM图像,运用RS和GIS技术分析黄龙林区1990-2008年间土地利用动态的空间变化过程,并利用马尔柯夫模型对土地动态变化及演变趋势进行预测分析.结果表明:2000年以前,土地利用变化快,土地利用动态度为1.60%,并且转移较分散,而从2000年以后,土地利用动态度降为0.94%,转移方向趋于集中;1990-2008年期间,有林地面积增加最多,达427.06 km2,疏林地和未利用地面积大幅减少,耕地面积先增后减,主要土地利用转变方式为其他土地利用类型转向有林地;预测结果表明:2008年以后的16a内(2008-2024年),研究区内耕地、疏林地、未利用地等将进一步减少且增减幅度不断降低;有林地和其他林地面积将继续增加,城乡用地和水域等也有增减但幅度不大.
    • 刘爱军; 王保林; 陈喜梅; 杨胜利; 郑淑华
    • 摘要: 草原植被覆盖动态时空特征是理解人类活动和自然因素影响下草原退化的关键.本研究利用2000和2010年TM影像,利用监督分类方法,对内蒙古草原退化、沙化和盐渍化时空分布特征探测和制图,同时对分类结果进行验证.检验结果表明,采用监督分类结合地面训练样本进行草原退化动态特征检测能提高分类精度,草原沙化和盐渍化分类精度分别都达到90%以上,退化草原分类精度为75%.在草原退化程度分类检测基础上,计算2000-2010年草原退化、沙化、盐渍化面积概率转移矩阵,并基于马尔柯夫模型,对未来20年间草原动态特征进行预测.研究结果表明,十年间,内蒙古草原的退化、沙化程度均呈减弱趋势.预测结果显示,在草原与生态保护建设工程持续稳定有效建设前提下,内蒙古草原呈现良性发展趋势,退化及沙化状况将持续得到改善.研究也指出,基于遥感技术与马尔柯夫模型有机结合分析草原退化动态特征是一种快速有效的途径.%The spatial and temporal features of grassland cover conversion (GCC) serve as a useful input for un-derstanding the desertification process and degradation of grassland caused by anthropogenic activities and extreme natural events in general. Thematic Mapper data (TM 30 m) were used to detect and map degraded grassland features both spatially and temporally. Two data sets of TM 30 m data were collected from the years 2000 to 2010. Supervised classifications were developed for each of the GCC change detection of the three cases (degradation,desertification, and salinization). To address this situation, the field data were used to test the GCC detection of change results presented in this paper. The GCC change detection methods worked reasonably well and detection accuracy of deserted and salinized output was >90% although degraded output identified only 75% of the covered pixels within the ground observed perimeter polygons. The applications presented in this paper also evaluated the transition matrix between 2000 and 2010 of each of the three change detections, and predicted dynamic characteristics of grassland using the Markov model. The results showed that for the next decade, and even for a further ten years, the grassland will develop positively with a reduced trend of degradation and desertification. The research also indicated, it is credible to use remote sensing technology combined with the Markov model in analyzing the dynamic characteristics of grassland cover changes.
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