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加权马尔可夫链模型在密云水库入库流量中的应用
被引量：
6
1
作者
贺娟
王晓松
王彩云
《南水北调与水利科技》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第4期618-621,共4页
根据1960年-2011年的实测入库流量资料,以河川径流量为相依随机变量,介绍加权马尔可夫链模型的相关概念及预测未来一年入库流量的步骤,采用均值-标准差分级法把入库流量序列划分成枯、偏枯、偏丰、丰4种状态。以各阶自相关系数为权重,预...
根据1960年-2011年的实测入库流量资料,以河川径流量为相依随机变量,介绍加权马尔可夫链模型的相关概念及预测未来一年入库流量的步骤,采用均值-标准差分级法把入库流量序列划分成枯、偏枯、偏丰、丰4种状态。以各阶自相关系数为权重,预测2010年-2011年的入库流量,将其所在状态区间与实测值进行对比。结果表明,加权马尔可夫链模型对密云水库入库流量预测精度较高,以此又对2012年-2013年的入库流量进行了预测。最后对其遍历性和平稳分布进行分析,计算入流丰、枯状态在实测序列中的重现期,其中出现偏枯状态的概率最大,由此预测密云水库未来的入库流量处于偏枯状态。
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关键词
加权马尔可夫链模型
密云水库
入库流量
转移概率矩阵
马氏性检验
自相关系数
偏枯
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职称材料
基于电信大数据的5G网络海量用户复访行为预测模型
被引量：
4
2
作者
孙玉娣
《电信科学》
2023年第2期157-162,共6页
5G网络中的用户会产生大量的访问数据,导致用户复访行为难以精准预测,因此提出基于电信大数据的5G网络海量用户复访行为预测模型。从电信大数据中提取用户上网历史行为特征数据,构建数据集。引入多阶加权马尔可夫链模型,通过计算各阶自...
5G网络中的用户会产生大量的访问数据,导致用户复访行为难以精准预测,因此提出基于电信大数据的5G网络海量用户复访行为预测模型。从电信大数据中提取用户上网历史行为特征数据,构建数据集。引入多阶加权马尔可夫链模型,通过计算各阶自相关系数,得到模型权重值,计算模型的统计量。经过分析后得到各阶步长的马尔可夫氏链一步转移概率矩阵,从而实现对5G网络海量用户复访行为的精准预测。实验结果表明,该模型拥有最低的均值误差和标准差,以及最高的精度、查全率、查准率、F1指标,可证明该方法在预测用户复访行为方面有着非常明显的优势。
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关键词
电信大数据
用户复访行为预测
多阶
加权马尔可夫链模型
一步转移概率矩阵
自相关系数
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职称材料
题名
加权马尔可夫链模型在密云水库入库流量中的应用
被引量：
6
1
作者
贺娟
王晓松
王彩云
机构
中国水利水电科学研究院水力学所
出处
《南水北调与水利科技》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第4期618-621,共4页
基金
北京市科技计划课题(Z141100006014049)
国家科技重大专项课题(2012ZX07205-005)
文摘
根据1960年-2011年的实测入库流量资料,以河川径流量为相依随机变量,介绍加权马尔可夫链模型的相关概念及预测未来一年入库流量的步骤,采用均值-标准差分级法把入库流量序列划分成枯、偏枯、偏丰、丰4种状态。以各阶自相关系数为权重,预测2010年-2011年的入库流量,将其所在状态区间与实测值进行对比。结果表明,加权马尔可夫链模型对密云水库入库流量预测精度较高,以此又对2012年-2013年的入库流量进行了预测。最后对其遍历性和平稳分布进行分析,计算入流丰、枯状态在实测序列中的重现期,其中出现偏枯状态的概率最大,由此预测密云水库未来的入库流量处于偏枯状态。
关键词
加权马尔可夫链模型
密云水库
入库流量
转移概率矩阵
马氏性检验
自相关系数
偏枯
Keywords
weighted Markov chain model
Miyun Reservoir
reservoir inflow
transition probability matrix
Markov property testing
autocorrelation coefficient
lean drought
分类号
TV213.4 [水利工程—水文学及水资源]
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职称材料
题名
基于电信大数据的5G网络海量用户复访行为预测模型
被引量：
4
2
作者
孙玉娣
机构
江苏经贸职业技术学院数字商务学院
出处
《电信科学》
2023年第2期157-162,共6页
基金
2021年江苏高校“青蓝工程”优秀教学团队项目
江苏经贸职业技术学院“领军人才”资助项目。
文摘
5G网络中的用户会产生大量的访问数据,导致用户复访行为难以精准预测,因此提出基于电信大数据的5G网络海量用户复访行为预测模型。从电信大数据中提取用户上网历史行为特征数据,构建数据集。引入多阶加权马尔可夫链模型,通过计算各阶自相关系数,得到模型权重值,计算模型的统计量。经过分析后得到各阶步长的马尔可夫氏链一步转移概率矩阵,从而实现对5G网络海量用户复访行为的精准预测。实验结果表明,该模型拥有最低的均值误差和标准差,以及最高的精度、查全率、查准率、F1指标,可证明该方法在预测用户复访行为方面有着非常明显的优势。
关键词
电信大数据
用户复访行为预测
多阶
加权马尔可夫链模型
一步转移概率矩阵
自相关系数
Keywords
telecom big data
prediction of users’revisit behavior
multi order weighted Markov chain model
one step transition probability matrix
autocorrelation coefficient
分类号
TP357 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
加权马尔可夫链模型在密云水库入库流量中的应用
贺娟
王晓松
王彩云
《南水北调与水利科技》
CAS
CSCD
北大核心
2015
6
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于电信大数据的5G网络海量用户复访行为预测模型
孙玉娣
《电信科学》
2023
4
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职称材料
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