一种新的灰色马尔科夫预测模型及其应用

以奥运会奖牌数预测的实际问题为背景,结合灰色系统理论与马尔科夫预测的相关理论与方法,提出了一种新的奥运会奖牌数预测的灰色马尔科夫预测模型,从而为未来奥运会奖牌数预测提供了一种有效的方法。     

马尔科夫链在家具市场配货预测中的应用

针对家具市场销售的动态系统特征,以某网店销售沙发为例,用马尔科夫链预测法在仅占有前期样本的基础上实现产品定量预测,即通过马尔科夫链预测产品的市场占有率,达到让商家知晓产品配货数量,从而用于指导家具市场销售过程中的理性经营.     

马尔科夫预测法在体育彩票“排列三”中的应用

本文首先对“体彩排列三”中的和数与和尾上近1074期的出号数字进行统计,利用马尔可夫链,求得其相应的转移矩阵。其次,建立和尾与和数的转移概率矩阵,基于马尔科夫链的预测法,得出下期和尾与和数各状态概率矩阵,从中挑选出概率最大几项作为下期预测的和尾及和数,为投资者提供更好的投资方案。     

马尔科夫链在教学质量评价中的应用

本文探讨了马尔科夫链在教学质量评价中的应用,通过原理、建模、实例分析阐述了该方法的理论依据、特点及步骤,为教学质量评价提供了一种较为客观的方法。     

灰色马尔科夫模型在旅游人数预测中的应用

对我国2004-2015年国内游客数据建立模型,用2016年和2017年的数据检验模型的预测精度.首先对其建立灰色GM(1,1)模型并预测,模型精度为97.465%,预测平均绝对残差为182.986 4.利用无偏灰色模型对其进行修正,与灰色模型相比,预测平均绝对残差减少了0.629 4.然后又建立了传统灰色马尔科夫模型和无偏灰色马尔科夫模型,两种模型的精度都达到了99%,预测平均绝对残差分别为11.022 3和7.105 6,因此,两种模型的拟合和预测效果都大大提高.最后利用相对最优模型无偏灰色马尔科夫模型预测我国2018-2020年的国内游客数分别为:5 639.366 8百万人次、6 363.854百万人次、7 181.415 7百万人次.     

马尔科夫链在气象预测中的应用

本文通过马尔科夫链的理论和方法对兰州市年平均降水量数据进行预测．     

灰色预测模型GM(1,1)及其在奥运金牌数预测中的应用

运用灰色理论研究了中国代表团在第23届至第28届奥运会上所取得的金牌数的变化规律,建立了金牌数预测的灰色模型,并对2008年北京奥运会中国取得的金牌数作了预测.利用灰色关联度分析,讨论了运动项目对金牌总数影响的程度.     

马尔科夫链在零售商品销售预测中的应用

文章对以往应用马尔科夫链分析零售产品销售预测中的产品,原始销售状态仅考虑畅销和滞销作出了改进,增加了一个位于畅销及滞销之间的状态：一般。在此基础上,比较了原方法与改进方法对零售产品销售状态预测的准确性,得出改进方法更为准确、更有利于作出正确销售决策及实现产品销售利润最大化的结论。     

灰色马尔科夫模型在高校招生中的应用研究

本研究深入剖析了灰色马尔科夫模型在高校招生中的应用,由于高校生源变动的随机性、波动性以及复杂性,给招生预测工作带来了很多瓶颈。为了更准确地预测招生人数,我们将试图把灰色动态预测与马尔科夫预测模型融为一体,对高校招生人数进行预测。选取河南师范大学部分新生历年录取入学情况为研究对象,采用数据收集法、实验分析法、灰色马尔科夫模型等技术发掘数据中隐藏的规律和模式,从而为高校招生工作提供科学的依据。     

改进的灰色马尔科夫预测模型对全国碳排放量的预测

基于灰色理论和马尔科夫理论,建立传统的灰色马尔科夫预测模型;对传统灰色马尔科夫预测模型初始预测值的构造存在的一定误差进行改进,并用改进后的新模型计算全国碳排放量,然后将全国碳排放量预测结果与传统的灰色马尔科夫模型进行对比;预测结果表明：改进后的灰色马尔科夫模型预测精度有了进一步的提高并验证了算法的有效性。     

马尔可夫预测模型及其在市场预测中的应用

Markov预测技术的特殊性在于不需要连续不断的历史资料和数据，而只需要最近和当前的动态资料,本文尝试在市场预测中建立马尔可夫预测模型并对产品市场占有率进行预测．     

基于Markov链的最优化预测模型及其应用研究

马尔可夫预测方法在预测领域有着广泛的应用．该方法应用的一个重要的问题就是如何估计一步状态转移概率矩阵．在历史资料没有给出系统处于n个状态次数的情况下，给出一步状态转移概率矩阵估计的最优化方法．最后探讨了基于Markov链的最优化预测模型在长江水质预测中的应用，从而表明该模型的有效性．     

灰色预测模型的研究及应用

在介绍灰色系统理论的基础上,讨论了灰色预测原理,以中国总人口为例,进行了灰色预测模型的建立和求解,提出了中国人口动态模型;以城市的年供电量为例,利用历史数据,并对电力系统各年的日最大负荷的预测建立了基于残差修正的灰色预测模型.该预测模型是一种基于残差CM预测法的改进灰色模型进行优化的组合方法,能够实现在线预测模型参数,最终的预测结果误差可基本控制在3%之内.经过实例计算,基于残差修正的灰色预测模型在对电力系统的日最大负荷进行预测时,与传统的系统理论方法相比较,该方法计算简捷,具有较高的预测精度,具有很好的实用性.     

基于马尔可夫链的商场销售预测模型

利用马尔可夫链建立对商场销售率的预测模型,不仅可以预测商场销售率未来某一时刻的状态,而且还可以分析其发展的长期平衡销售率,可为决策者制定长远规划和提高商场竞争力提供定量依据.     

基于灰色预测模型GM(1,1)的道路交通事故预测

在交通事故统计的基础上,运用灰色理论建立了一阶单变量的交通事故预测模型,即GM(1,1)模型。GM(1,1)模型是最常用的一种灰色模型,尤其适合于交通事故预测“小样本”的随机不确定问题。本文针对交通事故发生的特点,探讨了灰色模型GM(1,1)在道路交通事故预测中的应用,对宁连高速公路北段交通事故量进行了预测,并对交通事故成因进行分析。     

灰色加法组合预测模型及其应用

针对季节性时间序列具有增长性和周期性的特点,将其进行分解建模,并与灰色系统理论相结合,首次提出了灰色加法组合预测模型。通过京津唐电网中的应用表明,此方法简单有效,对于季节性预测问题有很强的实用性和较高的预测精度。     

灰色组合模型在人口预测中的应用

利用灰色组合模式及本溪地区1990-1999年人口统计资料未来几年内本溪地区的人口总数做出预测，为控制人口增长提供理论依据。     

GM(1,1)灰色模型在邮轮旅游预测中的应用

根据2007年-2010年上海市邮轮旅游游客量的统计数据,利用GM(1,1)灰色模型对上海市2015年前的邮轮旅游游客量进行了预测。数据显示,灰色预测模型具有较高的拟合精度,预测结果对当地邮轮经济发展、规划具有一定的参考作用。