马尔柯夫链

摘要： 本文依据阿克苏河支流协和拉水文站1961—2007年降水量资料,采用SPI指数进行干旱分级,在此基础上,建立了适用于研究区的加权马尔科夫链预测模型,并对模型进行改进预测.结果表明:该模型可提高中度以上干旱等级预测精度,为流域干旱预警及抗旱减灾提供了较好的参考价值.

摘要： 本文依据阿克苏河支流协和拉水文站1961—2007年降水量资料,采用SPI指数进行干旱分级,在此基础上,建立了适用于研究区的加权马尔科夫链预测模型,并对模型进行改进预测。结果表明:该模型可提高中度以上干旱等级预测精度,为流域干旱预警及抗旱减灾提供了较好的参考价值。

摘要： 以湟水流域6个气象站点1959-2016年逐月降水量资料为基础,采用距平分析法、Mann-Kendall检验对流域内降水变化特征进行分析,结合重标极差法分析流域未来降水的变化趋势,并用游程理论和马尔柯夫链分析了流域内干旱特征和未来干旱趋势。结果表明:研究区降水年际变化较为明显,过去58 a间全年及4个季节降水量呈增加趋势,其中冬季增加趋势最为显著;多年平均降水量在空间分布不均匀,流域中部地区降水量最大,下游地区降水量最小,Cv空间分布特征与多年平均降水量相似。通过Hurst指数可知,在1 a时间尺度上,流域年降水量表现为较强的持续性特征,在5 a和10 a时间尺度上呈现极强的持续性特征,未来不同时间段内年降水量与4季降水量可能有所增加。从统计结果来看,流域发生连枯水的概率大于连丰水,说明更易发生连枯水现象。根据加权马尔柯夫预测结果可知,2017年湟水流域为平水年。

摘要： 路面处于什么样的技术状况及未来变化趋势是路面养护维修方案制订、养护资金安排的重要依据.利用马尔柯夫链预测方法,结合《公路技术状况评定标准》建立沥青路面技术状况预测模型,可计算得到沥青路面未来技术状况参数,为养护部门提供决策依据.文中通过实例说明了该方法在沥青路面技术状况评价和养护决策中的应用,验证了其有效性和实用性.

摘要： 网络流量预测可以对大规模网络进行合理的管理、规划和设计.但传统网络存在隐蔽信道攻击行为,在正常的传输中隐秘地传送一些信息.上述隐秘信息不具备明显的检测特征,导致传统方法进行网络流量预测时,不能根据流量特征检测到隐秘信息流量,导致检测值与真实值之间差距过大,网络流量预测误差大.提出一种采用马尔柯夫链算法的IPV6环境下的网络流量预测方法.首先对IPV6环境下的网络流量历史值进行分析,计算网络流量历史观察值加权后的总和,根据总和建立马尔柯夫链网络流量预测模型,对IPV6环境下的网络流量作出初步的预测,并将灰色理论引入到组建的马尔柯夫链模型中,得到IPV6环境下网络流量初步预测的残差值,并对其进行修正,将IPV6环境下的网络流量状态划分为不同的区间,以此为依据对IPV6环境下的网络流量进行精确的预测.仿真结果证明,改进算法可以有效预测IPV6环境下的网络流量的变化趋势,提升了IPV6环境下的网络性能管理质量.

摘要： 结合营口某深基坑开挖工程实例，提出一种小波去噪和无偏灰色马尔科夫链联合建模的方法，对该深基坑的围护结构进行变形预测分析。首先是采用小波去噪的方法处理监测数据，从监测数据中提取能够准确反映基坑围护结构变形的数据，利用提取出的变形数据建立灰色马尔科夫模型进行变形预测分析。在工程的实践中表明，采用小波去噪后的变形数据建立的灰色马尔科夫模型，无论是中期还是初期都保持较高的预测精度。%In combination with the example of a deep foundation pit in Yingkou , this paper presents a new method of wavelet denoising and unbiased gray Markov chain combined modeling to predict and analyze the deformation of the re-taining structure .At first ,wavelet denoising method was adopted to process the monitoring data ,and extract the deforma-tion data that could reflect the deformation of the retaining structure accurately from the monitoring data .And then the ex-tracted data was used to establish the grey Markov model for the deformation prediction .According to the application practice ,this grey Markov model remains high accuracy during the early and middle stage of the prediction .

摘要： 将灰色系统理论与马尔柯夫链结合在一起，建立了灰色-马尔科夫模型，并以此模型来对浙江省名优茶年产量进行预测，以达到科学指导生产、规划销售的目的。首先根据2000-2010年浙江省名优茶产量的统计资料，建立灰色系统GM（1，1）预测模型，并在此基础上运用马尔柯夫链理论对预测结果进行修正，得出更精确的预测结果。实例计算后发现，运用灰色马尔柯夫模型得到的预测结果较之单纯的 GM（1，1）模型准确性有较大程度的提高。结果表明，灰色马尔柯夫模型更适用于对随机波动性较大的数列进行预测，此方法用于名优茶产量的预测是可行的。%In this paper , based on the combination of grey system theory and Markov chain theory , the grey Markov mod-el is established to forecast the yield of famous tea in Zhejiang Province .Firstly we build a dynamic GM ( 1 ,1 ) model ac-cording to the yield of famous tea in Zhejiang Province from 2000 to 2010 to obtain the evolution trend and predominant value of the famous-tea yield .Then the prediction result is modified by the use of Markov chain theory .The studied re-sults showed that the relative errors of predicted yield of grey Markov are much smaller .It shows that the forcasted results of the grey Markov model are more precise than the GM ( 1 ,1 ) model for data sequences with heavy random fluctuation . Using this grey Markov model to forcast the yield of famous tea in Zhejiang Province is feasible .

摘要： 物流过程是供应链管理的重要环节。文章首先对供应链的物流过程进行了扼要描述，然后分析了物流过程时间耗费的结构，并运用马尔柯夫链理论构建相应的计算模型。在此基础上，参照某企业产品物流过程的实际情况，运用所构建模型对物流过程的时间耗费进行计算和分析，为企业进行供应链管理提供了理论依据。%The logistics process is an important link in the supply chain management. At first, the paper describes the logistics process of supply chain briefly, and then analyzes the structure of logistics process time consuming. Mean-while, the author constructs the corresponding calculation model with markov chain theory. On the basis of the actual sit-uation of a enterprises, the paper calculates and analyzes the time consumed in the logistics process of the enterprises with constructed model, which provides a theoretical base for the enterprises in supply chain management.

摘要： 选取桂江中游平乐站48年（1952—1999）年径流资料，应用均值标准差法建立径流丰枯的分级标准，将年径流划分为枯、偏枯、平、偏丰、丰等5个状态。然后运用马尔柯夫链模型来预测和分析未来年份年径流量的的丰枯状况，结果显示该方法是有效可行的。通过对未来年径流状态的预测，可以更好的为桂江流域水资源的合理开发利用和防洪抗汛提供依据，以更好的促进桂江经济社会的发展。

摘要： 对销售市场来说，影响陶瓷产品销售的因素是多方而的，有自身的因素，同时还有外界的随机因素，这些因素会造成陶瓷商品销售量很大的波动幅度，用简单的同归方法难以预测，而马尔柯夫链不受上述因素的影响。本文利用马尔柯夫链理论对陶瓷产品销售市场的未来趋势进行建模，分析陶瓷产品在市场上的状态分布，得到了比较稳定的预测值，从而为提高陶瓷企业的市场竞争力、预测能力及其产品的市场占有率提供了理论依据。

摘要： 本文以客户细分理论为基础,介绍了根据企业客户关系管理系统的历史交易纪录,建立基于以客户贡献额细分后,各细分群体中客户数分布变化的马尔柯夫链模型的方法和过程.将该模型应用于预测企业的客户数量和销售额在各细分群体中的分布情况,得到了对这两类分布进行预测的计算方法,并讨论了该预测方法对企业进行客户关系管理的指导意义.

摘要： 提出将灰色理论与马尔柯夫预测相结合,运用到邯郸国际物流园区物流量的预测,分析结果表明,基于灰色马尔柯夫的预测模型精度高于灰色预测模型,同时弥补了单-马尔柯夫链预测依赖于系统分布参数的局限,为邯郸国际物流园区的建设规模提供了参考的依据。

摘要： 本文利用马尔柯夫链的方法分析了某个垄断企业中所有企业的市场份额。基于此分析,得出垄断企业中存在马太效应的结论。因此,我们提出了针对垄断企业改革的一些建议。

摘要： 本文用灰色GM(1,1)模型揭示了预测数列的发展变化总趋势，用马尔柯夫概率矩阵预测确定状态的转移规律，两者结合起来形成的联合预测方法能充分地利用历史数据提供的信息，对电力需求进行了准确的预测。

摘要： 马尔柯夫预测方法在预测领域有着广泛的前景。该方法应用的一个主要问题就是如何获取一步转移概率矩阵。本文提出了一种用拟合矩阵的方法来估计一步转移概率矩阵。最后以温州市茶叶产量为例进行了实例分析，从而表明了该方法的有效性。

摘要： 阐述《卓越绩效评价准则》实施中绩效预测的重要意义,提出模糊集体意见预测的定性方法以及马尔柯夫链模糊预测的定量方法。第一种方法,用区间数代替传统的单独数值,并给出最高、最低、最可能三个预测值,然后进行综合得出结果。第二种方法,建立模糊等级,计算状态分配系数,转移频率、转移矩阵,再进行模糊合成得出结果。这两种方法基于人们预测思维的模糊性,较好地接近客观实际,预测结果也较为科学,可用于实际绩效预测。

摘要： 本文对标准化、系列化土工合成材料产品试验工作中有关决策问题进行了探讨，并论述了均匀设计、马尔柯夫链、最优抽样分配法在这方面的应用情况。

摘要： 本文应用灰色系统GM(1,1)对房价进行了分析和预测。用Newton-Cote's求积公式和相邻最近插值法构造GM(1,1)背景值,改进灰色GM(1,1)模型。在改进的基础上又引入马尔柯夫概率矩阵,形成灰色改进一尔柯夫预测模型,并把该模型用于北京市房价预测,结果表明该模型是可行的。

摘要： 本文应用灰色系统GM(1,1)对房价进行了分析和预测。用Newton-Cote's求积公式和相邻最近插值法构造GM(1,1)背景值,改进灰色GM(1,1)模型。在改进的基础上又引入马尔柯夫概率矩阵,形成灰色改进一尔柯夫预测模型,并把该模型用于北京市房价预测,结果表明该模型是可行的。

摘要： 本发明涉及一种区块链下基于马尔科夫链的供应链选择评价方法，建立区块链环境供应链评价指标；在区块链上，获取一待评估地址，从当前区块开始按照区块产生次序遍历整条链，建立待评估链地址所涉及的交易评价指标表；对交易评价指标表中各个方面的总体效能值进行评价，获取节点交易效能表；根据所述节点交易效能表，通过基于马尔科夫链进行效能预测；根据所获取的效能预测结果，确定区块链供应链中最优的节点，并作为交易选择参考信息。本发明提出的方法，区块链中，通过对整个供应链节点进行效能评估，引入基于马尔科夫链的预测模型，对交易进行评价，以达到提高企业经营效率的目的。

摘要： 本发明提供了一种基于马尔科夫链的区块链性能分析方法及装置，其中，方法包括：根据区块链系统的设计参数，基于马尔科夫链建立区块链系统的状态转移模型；对所述状态转移模型进行求解，得到所述区块链系统平稳状态下的稳态解；根据所述稳态解和计算性能指标的公式计算所述区块链系统的性能指标；根据所述性能指标对所述区块链系统进行性能分析与预测。本发明基于离散时间马尔可夫链理论，建立了区块链系统的性能分析和预测模型，不仅能对采集到的数据进行事后分析或实时监测，还可以根据模型和已知数据对区块链系统的性能进行预测；本发明将交易从到达和出块的过程设置为一个整体，模型简洁直观，且运算量较小。

摘要： 本发明涉及一种区块链下基于马尔科夫链的供应链选择评价方法，建立区块链环境供应链评价指标；在区块链上，获取一待评估地址，从当前区块开始按照区块产生次序遍历整条链，建立待评估链地址所涉及的交易评价指标表；对交易评价指标表中各个方面的总体效能值进行评价，获取节点交易效能表；根据所述节点交易效能表，通过基于马尔科夫链进行效能预测；根据所获取的效能预测结果，确定区块链供应链中最优的节点，并作为交易选择参考信息。本发明提出的方法，区块链中，通过对整个供应链节点进行效能评估，引入基于马尔科夫链的预测模型，对交易进行评价，以达到提高企业经营效率的目的。

摘要： 本申请涉及一种基于马尔柯夫过程学习模型的网络攻击威胁统计判断方法，方法包括首先对安全设备进行检查；对有告警的安全设备的IP地址进行记录；汇集安全设备的告警信息；对汇集的告警信息使用马尔柯夫过程学习模型进行异常检测；根据检测结果得到威胁统计判断结果。利用马尔柯夫过程学习模型，使用统计模型常用异常检测，统计模型中常用的测量参数方法包括操作模型、方差、多元模型、状态矩阵、时间序列分析。本发明打破目前网络各要素的静态性、确定性和相似性的缺陷。增加攻击者网络探测和网络节点渗透的难度，有效抵御针对目标网络的恶意攻击，提升目标网络的存活率。

摘要： 本发明公开了一种基于马尔科夫链的生成式区块链隐蔽通信方法。首先发送方在文本数据集获取候选单词集，使用马尔科夫模型训练获得转移概率矩阵并生成哈夫曼树集合；随后对需要传输的秘密信息二进制流进行迭代式哈夫曼解码，以获得符合正常语言与语义特征、可读性强的一组载密信息语句，利用生成式隐写方法完成秘密信息嵌入；然后将该载密信息进行环签名后，作为正常交易发布到区块链网络中并完成打包和出块；最后接收方利用相同的文本数据集获取转移概率权值哈夫曼树，逆向操作获得秘密信息二进制流。本发明相较于目前的同类模型，降低隐蔽信道构建风险，避免信息交叉，提升隐蔽性。

摘要： 本发明提供了一种基于马尔科夫链的区块链性能分析方法及装置，其中，方法包括：根据区块链系统的设计参数，基于马尔科夫链建立区块链系统的状态转移模型；对所述状态转移模型进行求解，得到所述区块链系统平稳状态下的稳态解；根据所述稳态解和计算性能指标的公式计算所述区块链系统的性能指标；根据所述性能指标对所述区块链系统进行性能分析与预测。本发明基于离散时间马尔可夫链理论，建立了区块链系统的性能分析和预测模型，不仅能对采集到的数据进行事后分析或实时监测，还可以根据模型和已知数据对区块链系统的性能进行预测；本发明将交易从到达和出块的过程设置为一个整体，模型简洁直观，且运算量较小。

摘要： 提供使用共聚类的隐马尔可夫模型(EMHMM)进行眼动分析和使用切换隐马尔可夫模型(EMSHMM)进行眼动分析，以分析涉及具有不同特征布局和认知状态变化的刺激的认知任务中的眼动数据。提供了一种切换隐马尔可夫模型(SHMM)来捕获该任务期间参与者的认知状态转换，以及一种EMSHMM来评估涉及两个或更多个认知状态的决策任务中的偏好。本EMSHMM提供了认知行为/风格的个体差异的定量测量，对使用眼球追踪来跨学科研究认知行为产生了重大影响。

摘要： 新型马尔可夫序列生成器和生成马尔可夫序列的新方法生成有可控性质，尤其是满足至少一个控制准则的性质的马尔可夫序列，控制准则是保持在序列条目上的可计算要求。马尔可夫序列以块方式生成，每块包含序列中的多个条目。每个块的生成期间，在马尔可夫序列空间中执行搜索以找到能满足控制准则的块大小的一系列条目。搜索可利用生成和测试的方法执行：生成块大小的马尔可夫序列，然后测试对控制准则的要求的遵从度。或者，搜索可通过将序列生成任务公式化为约束满足问题来执行，一个或多个约束确保所生成的序列是马尔可夫的，一个或多个约束实施控制准则的要求。序列生成器可用于用户经由输入设备(20)指定控制准则的交互式系统中。

摘要： 本发明公开了一种基于马尔柯夫蒙特卡罗的负荷特性综合分类方法，包括：找出电压降落的时间点，在电压降落的时间点对应的扰动时刻，进行负荷动特性提取与分类；判断负荷类别间的变化是否具有马氏性，将所有数据按时间平均分段，对每段数据基于最大似然的思想建立马氏链的概率转移矩阵；判断数字特征是否改变，如果未改变，则转入步骤五，否则依据矩阵相应的数字特征对时间段的负荷数据进行聚类，对有改变了数据特征的各时间段负荷数据求概率转移矩阵；利用马尔可夫蒙特卡罗模拟，描述负荷变化情况；利用隐马尔科夫模型处理反映负荷类别转化的序列。本方法对马尔柯夫链蒙特卡罗模拟进行了改进，有效降低了矩阵迭代后陷入稳态的可能性。

摘要： 本发明公开了一种基于马尔柯夫蒙特卡罗的负荷特性综合分类方法，包括：找出电压降落的时间点，在电压降落的时间点对应的扰动时刻，进行负荷动特性提取与分类；判断负荷类别间的变化是否具有马氏性，将所有数据按时间平均分段，对每段数据基于最大似然的思想建立马氏链的概率转移矩阵；判断数字特征是否改变，如果未改变，则转入步骤五，否则依据矩阵相应的数字特征对时间段的负荷数据进行聚类，对有改变了数据特征的各时间段负荷数据求概率转移矩阵；利用马尔可夫蒙特卡罗模拟，描述负荷变化情况；利用隐马尔科夫模型处理反映负荷类别转化的序列。本方法对马尔柯夫链蒙特卡罗模拟进行了改进，有效降低了矩阵迭代后陷入稳态的可能性。