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粘虫发生量的灰色马尔柯夫链预测 总被引:1,自引:0,他引:1
本文提出了一种灰色马尔柯夫链预测方法,它兼有灰色预测和马尔柯夫链预测的优点。用它预测了1988年粘虫的发生量,结果表明,这种预测方法对随机波动性大的数据列的预测精度令人满意。 相似文献
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采用灰色马尔柯夫模型,以某矿井等时间间距的瓦斯涌出量为原始数据序列,建立矿井瓦斯涌出量灰色马尔柯夫数值模型,选择合理的精度检验方法对数值模型和预测结果进行检验判断。通过工程实例证明了该预测模型的平均相对误差较小,关联度较高,后验差比值、小误差概率为一级,拟合优度较高,进而对该矿井瓦斯涌出量的变化趋势进行预测,这可为煤矿企业和部门正确决策提供科学理论依据。 相似文献
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以灰色系统理论为基础,结合马柯夫状态分析,建成浙江北地区汛期降水量预测的灰色马尔柯夫模型,经检验,该模型精度等级为一级,并有可告外推性,据此对1994年和1995年该地区的汛期降水量作出预测,本文对一船常用的状态分析方法作了改进,即状态数值化和状态计量定量→定性→定量,取得满意结果。 相似文献
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贾艳丽 《内蒙古科技与经济》2006,(21):74-75
经济预测的方法很多,其中马尔柯夫预测方法是应用概率论中马尔柯夫链的理论和方法来研究分析有关经济数据的变化规律,并由此预测未来变化趋势的一种重要方法。本文结合具体案例重点分析了如何应用马氏链进行市场占有率和期望利润的预测。 相似文献
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选取产品销售量、市场占有率和利润率三个指标来刻画企业在既定目标市场上的产品销售状况。利用马尔柯夫链和模糊集理论,建立多指标动态模糊评价模型。 相似文献
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灰色预测与马尔柯夫转移概率矩阵预测的优点具有互补性质,因而这两者的结合,有更广泛的应用范围和更高的预测精度。本文应用上述方法,对浙江省蚕茧年产量时间序列进行了数据处理,并预测了今后几年的蚕茧产量。 相似文献
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基于马尔柯夫链的高校教师绩效评价研究 总被引:1,自引:0,他引:1
在高校教师考核工作的实践中,由于高等教育的学术性强的突出特点,高校教师的工作评价体系的科学化一直是个有待深入研究的问题。本文基于马尔柯夫链原理,构建高校教师绩效评价模型,并通过算例进行演算。本文认为马尔柯夫链方法能从动态发展的角度较为简便、科学、客观地评价高校教师绩效考核情况。 相似文献
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科学准确的预测是正确决策的先决条件,马尔柯夫链预测法是管理会计中用于预测的常用方法,对于此,电算化软件包LOTUS显示出在矩阵计算方面的优势,从而大大简化了手工预测所必须的大量烦琐的计算。 相似文献
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为了提高软件鲁棒性检测精度,将灰色预测模型和马尔可夫链进行组合,提出一种基于串联灰色马尔可夫链模型的软件鲁棒性检测组合模型。利用灰色系统模型预测软件可靠性的整体趋势,马尔可夫链对软件可靠性的随机性、波动性进行预测,实现对灰色模型预测结果的修正,实现软件可靠性的准确预测。仿真结果表明,相对于传统预测方法,灰色马尔可夫链组合模型提高了软件鲁棒性的测量精度,可以为软件开发工作提供一些科学性、建设性建议,提高软件质量。 相似文献
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马尔柯夫链预测法的模糊模型 总被引:3,自引:0,他引:3
1 问题的提出马尔柯夫过程是无后效性的随机过程。当状态和时间参数都是离散时,称为马尔柯夫链。一般记时间参数为t_1,t_2,…,t_n,…;当,t=t_n时,随机变量X(t_n)(n=1,2…,)可能取的状态为a_1,a_2,…,a_N;且在x_n-1=a_i的条件下,第n次转移出现X_n=a的概率与n无关,则称 相似文献
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产品市场占有率的预测——马尔柯夫链转移矩阵法欧庆云高德(山西省经委030001)1引言在市场竞争日趋激烈的今天,市场占有率的高低对任何一个工商企业,都至关重要。企业产品市场占有率的高低,充分反映着企业经营效益的好坏;市场占有率变化的趋势映射着企业运... 相似文献
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顾客满意度的判断与预测模型 总被引:9,自引:0,他引:9
本文对顾客满意度分析模型的研究成果进行了讨论,认为顾客对产品的满意度不是静态的,而是一种动态的平衡。因此,本文对顾客满意度的模糊判断方法进行了发展,引入马尔柯夫链方法,使之预测产品的顾客满意度。 相似文献
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基于GIS的城市土地利用空间演变过程的马尔柯夫模拟 总被引:1,自引:0,他引:1
文章以呼和浩特市中心城区2002年~2006年的高分辨率遥感影像Quick Bird为数据源,应用G IS技术研究土地利用类型的空间变化和概率转移情况,并利用马尔柯夫模型对土地利用的走势和前景进行了预测和模拟。 相似文献
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本文通过对GM(1,1)灰色水质预测法研究进展的相关介绍,分析了GM(1,1)灰色水质预测法模型理论研究,并实现了GM (1,1)灰色模型的matlab程序化。 相似文献
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文章研究安踏公司的商品销售额的预测问题,依据商品销售额的灰色特征及随机性特点,将GM(1,1)模型与Markov链模型相结合,建立GM(1,1)-Markov耦合模型,应用该模型对安踏以半年为期的商品销售额进行实例预测。对GM(1,1)模型进行了精度检验,检验结果表明GM(1,1)有较高的预测精度。在此基础上引入Markov链进行预测值修正,其中,GM(1,1)模型预测的平均相对误差为7.67%,而通过Markov链模型进行优化后,GM(1,1)模型平均相对误差为3.71%。说明,经Markov链优化的GM(1,1)模型的预测精度优于GM(1,1)模型,更具实用性。 相似文献
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