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。     

马尔可夫链在经济预测中的应用

经济预测的内容较多,而产品的市场占有率和期望利润是商家较为关心的。影响市场占有率和期望利润的因素分为确定因素和随机因素,本文结合具体的实例将马尔可夫链应用到市场占有率和期望利润的预测中。     

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。     

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．     

马尔科夫链在教学质量评价中的应用

把学生的分数标准化,利用标准正态分布给出状态空间的划分,给出一步转移矩阵的计算方法,根据不同的状态空间划分,给出对应的权矩阵,并利用加权平均确定出教学效率的指标.此指标与学生的基础无关,解决了依据其在评估期成绩正确评估教学质量的问题.     

灰色马尔科夫预测模型及其在市盈率预测中的应用

针对上市公司市盈率预测同时具有趋势性和随机性的特点，在GM（1，1）模型及马尔科夫预测模型的基础上，提出了灰色马尔科夫预测模型，通过对市盈率历史数据的预测分析，证明了模型的预测结果令人满意。     

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。     

马尔科夫链在市场预测中的作用

马尔科夫链预测法是一种适用于随机过程的科学、有效的动态预测方法，其基本原理和方法可用来预测企业产品的市场占有率。在运用马尔科夫链对市场占有率进行预测时，应做好市场调查工作，井借助计算机和简捷表加以计算。     

马尔可夫链在市场占有率中的应用

文中简述了Markov模型的基本原理,根据实例分析,建立了市场占有率的马尔可夫预测模型,并分析了经济含义     

MTSDA的马尔科夫链算法

在可靠性分析中，MTSDA问题的传统算法通常显得冗长，且精度不高。文章给出一种马尔科夫链算法，并加以证明和给出算法实例。     

马尔可夫链在市场预测和决策中的应用

在日益激烈的企业竞争中,预测商品市场占有率对企业进行科学的市场决策,使企业立于不败之地起着举足轻重的作用.文中利用马尔可夫理论建立了预测模型,对不同厂家的某一商品的市场占有率进行了有效地预测,从而提出了科学的决策方法提高市场占有率使企业经济效益得到快速增长.     

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.     

一种基于马尔科夫链的水下频谱预测方法

随着现代信息技术和海洋开发技术的飞速发展,人们对水声通信的需求日益增加。本文针对水声信道可用通信带宽有限、传输时延大的特性,提出了一种基于马尔科夫链的认知水声通信中的频谱预测方法,并用MATLAB对其性能进行了仿真。仿真结果显示与无频谱预测及随机接入情况下相比,本文所提方法可以合理地动态分配水下的频谱资源、有效的减少数据碰撞概率,从而提高频道利用率以及节点接入频道的准确率。     

马尔科夫预测法在通讯市场中的应用

马尔科夫预测法是一种适用于随机过程的科学有效的动态预测方法,这种方法对许多随机现象能有效地做出预测与决策,尤其是对于某些动态问题,应用此法进行预测的效果显著。本文利用马尔科夫链建立了预测模型,分析并预测了通信市场中各种通信手段的动态市场占有率问题,其预测的准确率比较高,这说明了此法的可行性和可靠性,并为通信运营商提供了必要的决策依据。     

马尔可夫链在教学质量评价中的应用

本文利用马尔可夫链模型对教学质量进行评价,排除了学生基础差异造成的影响,对学校的发展具有一定的参考价值。     

基于加权马氏链的全国粮食产量预测研究

在传统的马尔科夫链基础上,构建了一种加权的马尔科夫预测模型。以1980-2009年的全国粮食产量作为基础数据,运用该方法对2010-2013年的粮食产量进行模型仿真和检验。实验结果表明,与传统的马尔科夫链相比,加权的马尔科夫链方法的误差更小,精度更高。     

加权马尔可夫模型在降水预测中的应用

依据1962-2011年重庆市年降水量资料,采用均值标准差法建立降水量丰枯级别,分为枯、偏枯、平、偏丰和丰5个水平年.以各阶自相关系数为权数,用加权马尔可夫链计算2012年重庆市降水量,通过验证发现计算出的状态与实际情况相符,预测降水量值与实测值误差为7.9%,说明该方法有效可行.进一步采用马尔可夫链的遍历性原理,计算重庆市近50年的年降水量极限分布,结果表明重庆市年降水量处于平水年的可能性最大,出现周期约为2.9年。