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基于叠加马尔科夫链和BP神经网络模型的降水量预测研究被引量：10: 1; 作者王宇博梁秀娟 +3 位作者乔雨王亮徐海岩陈伟《中国农村水利水电》北大核心 2014年第9期80-82,86,共4页; 选用叠加马尔科夫链和BP神经网络模型,利用1951年-2013年的降水资料对长春市降水量进行预测。叠加马尔科夫链方法具有原理简单易懂,计算方法简便的优点。BP神经网络模型具有计算快速,占用内存小,还有很好的容错性。根据计算,BP神经网络... 展开更多; 关键词降水量预测叠加马尔科夫链 BP神经网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于叠加马尔科夫链的矿井涌水量预测——以成庄煤矿为例被引量：10: 2; 作者李建林昝明军 +1 位作者郑继东李志强《南水北调与水利科技》 CAS CSCD 北大核心 2015年第3期409-412,共4页; 针对马尔科夫链预测的局限性,提出了能够进行清晰定量计算的叠加矿井涌水量的马尔科夫链预测方法。基于2008年1月-2013年12月成庄煤矿72个月的涌水量资料,进行涌水量状态分级,计算状态转移矩阵,将不同步长转移矩阵求得的预测值进行叠加... 展开更多; 关键词叠加马尔科夫链矿井涌水量预测模型状态分级; 在线阅读下载PDF 职称材料

叠加马尔科夫链在年降水量预测中的应用被引量：17: 3; 作者廖捷胡豪然陈功《安徽农业科学》 CAS 2012年第9期5532-5533,5604,共3页; [目的]采用叠加马尔科夫链方法预测年降水量。[方法]利用位于川西高原的小金站1961～2010年年降水量资料,运用叠加马尔科夫链方法预测2001～2010年小金站的年降水量,并与该站实际观测值进行对比。[结果]2001～2010年小金站降水量的预测... 展开更多; 关键词叠加马尔科夫链年降水量预测; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于叠加马尔科夫链的边坡位移预测研究被引量：4: 4; 作者马增刘正宇 +1 位作者邹平王飞飞《有色金属（矿山部分）》 2021年第4期40-44,共5页; 针对边坡监测数据的时效性问题,运用叠加马尔科夫链对边坡位移增量进行预测,选取符合马尔科夫链数据要求的位移增量作为预测依据,采用均值-方差法将数据划分为3个状态分级数据区间,并对2019年11月1日至2019年12月30日的60个数据进行分级... 展开更多; 关键词叠加马尔科夫链位移增量预测精度边坡预警; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于叠加的马尔科夫链的永吉县降水量分析被引量：6: 5; 作者朱玉良朱玉波《吉林水利》 2013年第11期29-31,共3页; 利用永吉县1957-2011年降水资料,采用线性回归法及叠加的马尔科夫链方法对永吉县的降水量进行分析,结果表明,永吉县降水量在54年中20世纪70-80年代为下降趋势,之后呈先上升后下降的趋势。以叠加的马尔科夫链可以很好的模拟永吉县降水量... 展开更多; 关键词永吉县线性回归法叠加的马尔科夫链降水量; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于叠加马尔可夫链的4G流量订购量分析与预测: 6; 作者任小强夏耩 +1 位作者吴光华管一霖《电信工程技术与标准化》 2017年第8期82-85,共4页; 针对马尔可夫链预测的局限性,本文提出了能够定量计算叠加4G流量订购量的马尔可夫链预测方法。以定西地区2月4G流量订购量进行状态分级,划分为滞销、偏滞销、一般、偏畅销和畅销,计算状态转移矩阵,将不同步长转移矩阵求得的预测值进行... 展开更多; 关键词叠加马尔科夫链 4G流量订购量状态分级; 在线阅读下载PDF 职称材料

疏勒河流域径流变化与预测研究被引量：15: 7; 作者孙栋元胡想全 +1 位作者王忠静吕华芳《水利规划与设计》 2019年第9期1-4,118,共5页; 基于疏勒河流域昌马堡站1953—2014年观测资料,采用累积距平、距平百分率和叠加马尔科夫链预测模型研究了62年流域径流量变化特征,并对径流变化进行了预测。结果表明:昌马堡站年平均径流量整体呈现增加趋势。该预测模型能较好地预测干... 展开更多; 关键词疏勒河流域径流变化径流预测叠加马尔科夫链; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于数理方法的长岭县降水量分析被引量：8: 8; 作者闫佰忠肖长来梁秀娟《节水灌溉》北大核心 2012年第8期53-56,共4页; 为探寻长岭县降水量序列的特征及变化规律,基于长岭县1954-2005年降水量资料,采用统计学方法、Mann-Kendall方法、叠加的马尔科夫链方法,对长岭县的降水量特征值、年内年际变化、降水量自相关性以及变化规律进行了分析。结果表明:长岭... 展开更多; 关键词长岭县统计方法 Mann-Kendall方法叠加的马尔科夫链方法; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于叠加马尔科夫链和BP神经网络模型的降水量预测研究被引量：10: 1; 作者王宇博梁秀娟乔雨王亮徐海岩陈伟; 机构吉林大学地下水资源与环境教育部重点实验室; 出处《中国农村水利水电》北大核心 2014年第9期80-82,86,共4页; 基金吉林省科技厅重点攻关项目(20100452) 国家潜在油气资源产学研用项目专题(20100331-OSR01-7) +1 种基金教育部高等学校博士点基金项目(200801830044); 文摘选用叠加马尔科夫链和BP神经网络模型,利用1951年-2013年的降水资料对长春市降水量进行预测。叠加马尔科夫链方法具有原理简单易懂,计算方法简便的优点。BP神经网络模型具有计算快速,占用内存小,还有很好的容错性。根据计算,BP神经网络预测误差均小于20%,叠加马尔科夫链方法仅有6个年份误差小于20%。通过对比分析预测结果可知:对于本研究区BP神经网络模型的预测精度较高。预测方法对数据的稳定性有要求,数据的波动越强,预测结果精度越低。对比可知,叠加马尔科夫链对数据的平稳性要求更高,BP神经网络模型的适用性更强。; 关键词降水量预测叠加马尔科夫链 BP神经网络; Keywords prediction of rainfall superimposed Markov chains BP neural network; 分类号 P338 [天文地球—水文科学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于叠加马尔科夫链的矿井涌水量预测——以成庄煤矿为例被引量：10: 2; 作者李建林昝明军郑继东李志强; 机构河南理工大学资源环境学院中原经济区煤层(页岩)气河南省协同创新中心; 出处《南水北调与水利科技》 CAS CSCD 北大核心 2015年第3期409-412,共4页; 基金国家自然科学基金"基于水化学关键因子的相似矿区煤层底板突水水源的识别"(41272250); 文摘针对马尔科夫链预测的局限性,提出了能够进行清晰定量计算的叠加矿井涌水量的马尔科夫链预测方法。基于2008年1月-2013年12月成庄煤矿72个月的涌水量资料,进行涌水量状态分级,计算状态转移矩阵,将不同步长转移矩阵求得的预测值进行叠加平均,进而建立了叠加马尔科夫链预测模型,分析拟合效果,预测了2014年1月-4月的涌水量,并与实测值进行了对比。结果表明,该模型的预测精度达到了94.84%,预测效果较好,从而为矿井涌水量的预测提供了一种新方法。; 关键词叠加马尔科夫链矿井涌水量预测模型状态分级; Keywords superimposed Markov chain mine water inflow prediction model status classification; 分类号 TD742 [矿业工程—矿井通风与安全]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名叠加马尔科夫链在年降水量预测中的应用被引量：17: 3; 作者廖捷胡豪然陈功; 机构中国气象局成都高原气象研究所; 出处《安徽农业科学》 CAS 2012年第9期5532-5533,5604,共3页; 基金中国气象局成都高原气象研究所高原气象开放实验室基金; 文摘 [目的]采用叠加马尔科夫链方法预测年降水量。[方法]利用位于川西高原的小金站1961～2010年年降水量资料,运用叠加马尔科夫链方法预测2001～2010年小金站的年降水量,并与该站实际观测值进行对比。[结果]2001～2010年小金站降水量的预测误差控制在10%以内的年份有7年,其中在5%以内的年份有4年,说明叠加马尔科夫链方法能较好地预测年降水量。但对于大旱或大涝年份降水量的预测,该方法仍存在着一定的缺陷,有待进一步改进。[结论]叠加马尔科夫链预测方法物理概念清晰,计算简便,为降水量预测精度的提高提供了一条值得探索的途径。; 关键词叠加马尔科夫链年降水量预测; Keywords Superimposed Markov Chain Annual precipitation Prediction; 分类号 S161.6 [农业科学—农业气象学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于叠加马尔科夫链的边坡位移预测研究被引量：4: 4; 作者马增刘正宇邹平王飞飞; 机构长沙矿山研究院有限责任公司金属矿山安全技术国家重点实验室; 出处《有色金属（矿山部分）》 2021年第4期40-44,共5页; 文摘针对边坡监测数据的时效性问题,运用叠加马尔科夫链对边坡位移增量进行预测,选取符合马尔科夫链数据要求的位移增量作为预测依据,采用均值-方差法将数据划分为3个状态分级数据区间,并对2019年11月1日至2019年12月30日的60个数据进行分级,得到了不同步长的转移矩阵和均值向量,预测了2019年12月31日、2020年1月1日和2020年1月2日的位移增量分别为2.88、2.84和2.73,预测精度可达到97.3%、89.08%和89.75%,预测精度高、效果好,为边坡位移监测数据发挥预警作用提供了案例支撑,对处理矿山边坡监测数据具有参考意义。; 关键词叠加马尔科夫链位移增量预测精度边坡预警; Keywords superimposed markov chain displacement increment prediction accuracy slope early warning; 分类号 TD854.6 [矿业工程—金属矿开采]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于叠加的马尔科夫链的永吉县降水量分析被引量：6: 5; 作者朱玉良朱玉波; 机构吉林省桦甸市水利局; 出处《吉林水利》 2013年第11期29-31,共3页; 文摘利用永吉县1957-2011年降水资料,采用线性回归法及叠加的马尔科夫链方法对永吉县的降水量进行分析,结果表明,永吉县降水量在54年中20世纪70-80年代为下降趋势,之后呈先上升后下降的趋势。以叠加的马尔科夫链可以很好的模拟永吉县降水量,但在大旱大涝年份误差较大,在计算中应综合降水序列整体进行计算以消除误差。; 关键词永吉县线性回归法叠加的马尔科夫链降水量; Keywords Yongji county linear regression superimposed Markov chain method precipitation; 分类号 P339 [天文地球—水文科学] P338 [天文地球—水文科学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于叠加马尔可夫链的4G流量订购量分析与预测: 6; 作者任小强夏耩吴光华管一霖; 机构中国移动通信集团甘肃有限公司兰州分公司成都理工大学; 出处《电信工程技术与标准化》 2017年第8期82-85,共4页; 基金 2016年国家级大学生创新创业训练计划项目(201610616091) 2016四川省科技创新苗子工程(2016138); 文摘针对马尔可夫链预测的局限性,本文提出了能够定量计算叠加4G流量订购量的马尔可夫链预测方法。以定西地区2月4G流量订购量进行状态分级,划分为滞销、偏滞销、一般、偏畅销和畅销,计算状态转移矩阵,将不同步长转移矩阵求得的预测值进行加权平均,并运用叠加马尔可夫链方法建立该地区4G流量订购量模型,分析拟合结果。结果表明,该模型的预测精度达到了87.99%,预测效果较好,为4G流量订购量的预测提供了一种方法。; 关键词叠加马尔科夫链 4G流量订购量状态分级; Keywords superimposed Markov chain business dealing of 4G data traffi c status classifi cation; 分类号 O211.62 [理学—概率论与数理统计]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名疏勒河流域径流变化与预测研究被引量：15: 7; 作者孙栋元胡想全王忠静吕华芳; 机构甘肃农业大学水利水电工程学院甘肃省水利科学研究院水沙科学与水利水电工程国家重点实验室; 出处《水利规划与设计》 2019年第9期1-4,118,共5页; 基金国家重点研发计划项目(2016YFC0402900,2016YFC0402902) 清华大学水沙科学与水利水电工程国家重点实验室开放基金项目(sklhse-2018-A-05) 甘肃省水利科研与计划推广项目(甘水科外发[2018]70号和甘水科外发[2017]76号); 文摘基于疏勒河流域昌马堡站1953—2014年观测资料,采用累积距平、距平百分率和叠加马尔科夫链预测模型研究了62年流域径流量变化特征,并对径流变化进行了预测。结果表明:昌马堡站年平均径流量整体呈现增加趋势。该预测模型能较好地预测干旱内陆河流域年径流量,但对于丰水年份径流量预测有一定误差,有待于进一步改进。; 关键词疏勒河流域径流变化径流预测叠加马尔科夫链; 分类号 P333 [天文地球—水文科学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于数理方法的长岭县降水量分析被引量：8: 8; 作者闫佰忠肖长来梁秀娟; 机构吉林大学环境与资源学院; 出处《节水灌溉》北大核心 2012年第8期53-56,共4页; 基金国家"十一五"科技支撑项目(2007BAB28B04-03 2006BAB04A09-02 +5 种基金 2006BAJ08B09) 吉林省科技攻关项目(20080543 20100452) 水利部公益性项目(200901037); 文摘为探寻长岭县降水量序列的特征及变化规律,基于长岭县1954-2005年降水量资料,采用统计学方法、Mann-Kendall方法、叠加的马尔科夫链方法,对长岭县的降水量特征值、年内年际变化、降水量自相关性以及变化规律进行了分析。结果表明:长岭县年内降水量和典型年年内降水量主要集中在6-8月份,分别占70%、80%;降水量年际变化呈现出丰-平-枯的变化趋势,平均8年出现一次降水变化小周期;降水量系列是相互独立的,并且降水量系列呈递减的趋势,枯季降水量平均每年减少4.86mm;叠加的马尔科夫链方法可用于长岭县降水量的预测,但需要结合总体的降水量变化周期,以消除大旱或大涝年份导致的误差。; 关键词长岭县统计方法 Mann-Kendall方法叠加的马尔科夫链方法; Keywords Changling county statistic method Mann-Kendall method superimposed Markov chain method; 分类号 P46 [天文地球—大气科学及气象学] X43 [环境科学与工程—灾害防治]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于叠加马尔科夫链和BP神经网络模型的降水量预测研究	王宇博梁秀娟乔雨王亮徐海岩陈伟	《中国农村水利水电》北大核心	2014	10	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于叠加马尔科夫链的矿井涌水量预测——以成庄煤矿为例	李建林昝明军郑继东李志强	《南水北调与水利科技》 CAS CSCD 北大核心	2015	10	在线阅读下载PDF 职称材料
3	叠加马尔科夫链在年降水量预测中的应用	廖捷胡豪然陈功	《安徽农业科学》 CAS	2012	17	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于叠加马尔科夫链的边坡位移预测研究	马增刘正宇邹平王飞飞	《有色金属（矿山部分）》	2021	4	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于叠加的马尔科夫链的永吉县降水量分析	朱玉良朱玉波	《吉林水利》	2013	6	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于叠加马尔可夫链的4G流量订购量分析与预测	任小强夏耩吴光华管一霖	《电信工程技术与标准化》	2017	0	在线阅读下载PDF 职称材料
7	疏勒河流域径流变化与预测研究	孙栋元胡想全王忠静吕华芳	《水利规划与设计》	2019	15	在线阅读下载PDF 职称材料
8	基于数理方法的长岭县降水量分析	闫佰忠肖长来梁秀娟	《节水灌溉》北大核心	2012	8	在线阅读下载PDF 职称材料