基于新维灰色马尔科夫模型的股价预测算法 被引量：49

1

作者 李东 苏小红 马双玉 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第2期244-248,共5页

灰色预测适合于时间短、数据量少、波动不大的系统对象 ,但是对于系统对象的中长期预测 ,采用任何形式的GM (1,1)模型 ,预测结果往往会偏高或偏低 ,而马尔柯夫链理论适用于预测随机波动大的动态过程 .通过结合灰色预测和马尔柯夫链理论... 灰色预测适合于时间短、数据量少、波动不大的系统对象 ,但是对于系统对象的中长期预测 ,采用任何形式的GM (1,1)模型 ,预测结果往往会偏高或偏低 ,而马尔柯夫链理论适用于预测随机波动大的动态过程 .通过结合灰色预测和马尔柯夫链理论的特点 ,并利用新信息优先的思想 ,提出了一种新维无偏灰色马尔柯夫预测模型 ,用无偏GM (1,1)模型拟合系统的发展变化趋势 ,并以此为基础进行了马尔柯夫预测 ,在每一步预测中 ,不断推陈出新 ,更新原始数据 .实验结果表明 ,与一般的灰色马尔柯夫预测模型相比 。 展开更多

关键词 新维灰色马尔科夫模型 算法 灰色预测 马尔科夫链理论 股价预测 股票市场 股票价格

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改进马尔可夫链模型在梅雨和干旱预测中的应用 被引量：4

2

作者 汪哲荪 周玉良 +2 位作者 金菊良 周平 王宗志 《水电能源科学》 北大核心 2010年第11期1-4,共4页

根据马尔可夫链不同步长的状态转移概率矩阵间存在的关系,在充分运用历史样本信息的基础上,采用自相关技术确定模型的显著相关历史状态步长,以熵权描述历史状态对未来状态预测的影响,构建了可调整状态转移概率矩阵的改进马尔可夫链预测... 根据马尔可夫链不同步长的状态转移概率矩阵间存在的关系,在充分运用历史样本信息的基础上,采用自相关技术确定模型的显著相关历史状态步长,以熵权描述历史状态对未来状态预测的影响,构建了可调整状态转移概率矩阵的改进马尔可夫链预测模型。并将该模型应用于梅雨和干旱强度指数状态预测中。与已有的马尔可夫链预测模型比较结果表明,改进的马尔可夫链预测模型对梅雨和干旱强度指数状态预测更准确,状态转移概率矩阵和权重的确定更为合理,在水文水资源预测中具有推广应用价值。 展开更多

关键词 改进的马尔可夫链 预测 梅雨 干旱 信息熵 自相关 遗传算法

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基于马尔科夫状态转换GARCH模型的汇率波动预测 被引量：6

3

作者 黄晓芝 宋伟 刘子寅 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2017年第6期84-87,共4页

文章利用汇率波动状态下的均值方程修正了面向汇率日波动特征测度的GARCH模型,并以动态多维条件修正针对汇率波动特征预测的马尔科夫状态转换GARCH模型,结果证实:汇率波动的动态发展趋势具有左部相对厚尾和一定程度的尖峰特征,汇率波动... 文章利用汇率波动状态下的均值方程修正了面向汇率日波动特征测度的GARCH模型,并以动态多维条件修正针对汇率波动特征预测的马尔科夫状态转换GARCH模型,结果证实:汇率波动的动态发展趋势具有左部相对厚尾和一定程度的尖峰特征,汇率波动的动态特征及过程中更多动态相互干扰造成了汇率影响的参数异方差效应属性。 展开更多

关键词 马尔科夫链 改进MRS-ARCH模型 汇率 波动 预测

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基于马尔科夫链-多目标模型的应急供应链决策优化研究 被引量：6

4

作者 陈伟炯 董雯玉 +3 位作者 李咪静 张善杰 李晓恋 康与涛 《中国安全生产科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2022年第7期19-25,共7页

为应对洪涝、新冠肺炎疫情等突发灾难,提出供应物资满足率最大、供应时间最短、供应成本最低的离散时间马尔科夫链-多目标规划模型(DTMC-MOP),动态地识别、分析、应对应急供应链风险;采用改进自适应NSGA-Ⅱ算法求解优化模型,并通过标准... 为应对洪涝、新冠肺炎疫情等突发灾难,提出供应物资满足率最大、供应时间最短、供应成本最低的离散时间马尔科夫链-多目标规划模型(DTMC-MOP),动态地识别、分析、应对应急供应链风险;采用改进自适应NSGA-Ⅱ算法求解优化模型,并通过标准测试函数进行测试与评价,验证模型的可行性和有效性;通过算例分析,获得精度更高、分布更均匀的Pareto最优前沿。研究结果表明:决策者可以依据应急管理核心目标或不同偏好选择相适应的应急方案,研究结果可为应急供应链决策优化提供1种科学方法,对保障灾民生命安全、维护社会和谐稳定具有积极意义。 展开更多

关键词 应急供应链风险 离散时间马尔科夫链 多目标规划 改进自适应NSGA-Ⅱ算法

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基于改进的Apriori算法的R/M集成供应链风险预测 被引量：1

5

作者 李莎 顾巧论 周莹莹 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2012年第B06期331-334,369,共5页

针对R/M集成供应链的风险的特点提出Apriori算法进行预测,首先通过分析其风险的组成特性,建立风险数据库,提取风险数据库的相关信息,应用Apriori算法进行处理,通过找出风险发生的关联性找出风险的发生规律。利用改进候选项提取的方法减... 针对R/M集成供应链的风险的特点提出Apriori算法进行预测,首先通过分析其风险的组成特性,建立风险数据库,提取风险数据库的相关信息,应用Apriori算法进行处理,通过找出风险发生的关联性找出风险的发生规律。利用改进候选项提取的方法减小Apriori算法的空间复杂度以提高运行效率。分析Apriori算法的计算结果,发掘风险事件与风险结果间的关联规则,解析结果,完成对R/M集成供应链的风险预测。通过仿真实验对算法进行了验证,结果表明该方法是可行的。 展开更多

关键词 APRIORI算法 改进 R/M集成供应链 关联规则 风险预测 验证

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一种基于改进模型预测控制算法的空间矢量PWM虚拟磁链直接功率控制策略 被引量：14

6

作者 陈伟丽 刘沛津 +1 位作者 彭莉峻 郭佳 《电测与仪表》 北大核心 2019年第14期110-115,136,共7页

虚拟磁链定向的空间矢量PWM直接功率控制(VF-DPC-SVM)策略的功率内环PI控制参数整定过程复杂,电压型整流器(VSR)控制稳定性不高、快速性较差。对此,提出虚拟磁链定向的改进模型预测直接功率控制(VF-MPDPC)策略。在功率内环用模型预测控... 虚拟磁链定向的空间矢量PWM直接功率控制(VF-DPC-SVM)策略的功率内环PI控制参数整定过程复杂,电压型整流器(VSR)控制稳定性不高、快速性较差。对此,提出虚拟磁链定向的改进模型预测直接功率控制(VF-MPDPC)策略。在功率内环用模型预测控制(MPC)算法代替PI控制器改善VSR的控制系能,并引入内模反馈校正环节在每个采样周期修正功率的预测给定值,通过改进的MPC模型实现对瞬时功率的高精度跟踪。仿真分析表明:改进的VF-MPDPC策略使系统稳态时调整时间短,响应快,电网污染小,输出母线电压质量高,功率纹波小;动态响应鲁棒性高,稳定性能好。 展开更多

关键词 虚拟磁链 直接功率控制 PI控制 改进模型预测控制算法 内模反馈校正

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基于K-means的模糊马尔科夫模型的降水预测 被引量：6

7

作者 董亚 杜景林 胡玉杰 《现代电子技术》 2021年第19期85-89,共5页

针对中长期降水预测精度低的问题,基于马尔科夫原理,应用K-means算法对降水序列进行聚类,引入权重和模糊理论,建立K-means的模糊马尔科夫链模型,并对结果进行分析。采用南京地区1951—2014年的降水序列作为样本进行模型训练,对包括南京... 针对中长期降水预测精度低的问题,基于马尔科夫原理,应用K-means算法对降水序列进行聚类,引入权重和模糊理论,建立K-means的模糊马尔科夫链模型,并对结果进行分析。采用南京地区1951—2014年的降水序列作为样本进行模型训练,对包括南京市在内的9个地区的2015—2017年的降水进行预测,结果表明,7个年平均降水量低于1 000 mm的地区中有6个地区的平均误差低于10%,另外27个预测样本中有14个误差低于10%,精度较高,可以将模型应用于降水量低于1 000 mm地区的降水预测,为当地水资源的合理使用提供依据。 展开更多

关键词 降水预测 马尔科夫链 K-MEANS算法 降水序列 聚类 预测模型 模型训练

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面向Agent马尔科夫多议题自动谈判模型研究 被引量：9

8

作者 陈培友 高太光 李一军 《管理工程学报》 CSSCI 北大核心 2014年第3期203-208,共6页

为增强自动谈判模型中各谈判Agent在报价与反报价过程中的科学性和合理性,提高谈判的效率和成功的概率,将马尔科夫链方法应用于对谈判对方各轮报价的预测当中,以增强模型对谈判过程的逻辑推理能力,通过与改进后的遗传算法相结合,构建了... 为增强自动谈判模型中各谈判Agent在报价与反报价过程中的科学性和合理性,提高谈判的效率和成功的概率,将马尔科夫链方法应用于对谈判对方各轮报价的预测当中,以增强模型对谈判过程的逻辑推理能力,通过与改进后的遗传算法相结合,构建了面向Agent的马尔科夫多议题自动谈判模型,期望为谈判各方在谈判过程中的报价提供有力支持。通过仿真计算可以看出,所提模型很好地对谈判过程进行了仿真和推理,多种方法的有效结合,能够客观地为谈判各方Agent提供合理决策的有效依据。 展开更多

关键词 多议题自动谈判 马尔科夫链方法 面向AGENT 改进遗传算法 信息熵

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改进北方苍鹰优化算法的收敛性及其性能对比分析 被引量：4

9

作者 郑新宇 李媛 刘晓琳 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2024年第12期3203-3218,共16页

针对北方苍鹰优化算法存在易陷入局部最优的问题,提出一种改进北方苍鹰优化算法(INGO)。在种群初始化阶段,引入佳点集方法映射到搜索空间,提高了种群的多样性以及避免了早熟;在位置更新阶段,加入鱼鹰局部勘探位置更新策略和自适应惯性... 针对北方苍鹰优化算法存在易陷入局部最优的问题,提出一种改进北方苍鹰优化算法(INGO)。在种群初始化阶段,引入佳点集方法映射到搜索空间,提高了种群的多样性以及避免了早熟;在位置更新阶段,加入鱼鹰局部勘探位置更新策略和自适应惯性权重因子,增强了全局勘探和局部开发能力同时提升算法的收敛速度和收敛精度;建立INGO算法的北方苍鹰捕猎过程Markov链模型,证明了全局收敛性。通过实验仿真与六种经典智能算法进行对比分析验证INGO算法的有效性,并对INGO算法进行收敛曲线和Wilcoxon秩和检验分析,实验结果表明INGO算法能够有效地避免陷入局部最优,具有较强的收敛精度和鲁棒性。为了进一步描述INGO算法的实际应用能力,将该算法成功应用于工程设计问题中,验证了INGO算法在实际应用中的有效性。 展开更多

关键词 改进北方苍鹰优化算法 佳点集 自适应惯性权重 马尔科夫链 收敛性分析

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基于改进粒子滤波算法的锂离子电池状态跟踪与剩余使用寿命预测方法 被引量：42

10

作者 焦自权 范兴明 +2 位作者 张鑫 罗奕 刘阳升 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第18期3979-3993,共15页

针对标准粒子滤波算法在锂离子电池剩余使用寿命预测方面出现的估计精度不高、算法不稳定及计算效率低等问题,该文提出一种改进粒子滤波算法的状态跟踪与剩余使用寿命预测估计方法。选取电池容量衰退经验物理模型为基础,通过贝叶斯理论... 针对标准粒子滤波算法在锂离子电池剩余使用寿命预测方面出现的估计精度不高、算法不稳定及计算效率低等问题,该文提出一种改进粒子滤波算法的状态跟踪与剩余使用寿命预测估计方法。选取电池容量衰退经验物理模型为基础,通过贝叶斯理论对历史样本进行状态跟踪建模,优化训练算法辨识物理模型参数与重采样策略。采用状态跟踪训练优化后最新量测信息取代序贯重要性采样过程中未考虑观测噪声的量测信息,指导产生新的提议分布更新粒子重要性权值计算的方法来改善粒子退化现象,同时基于马尔科夫链-蒙特卡洛(MCMC)方法中的M-H(Metropolis-Hastings)抽样算法丰富采样粒子多样性,改良重采样策略来解决由其引起的粒子枯竭问题,并通过仿真揭示出不同跟踪集S和粒子数M等模型参数对预测结果的影响规律,继而构建实时更新提议分布、MCMC方法与粒子滤波算法优化融合的状态跟踪与剩余使用寿命预测模型——基于MCMC的更新改进粒子滤波融合算法模型。仿真实验结果表明,该文提出的改进算法具有状态跟踪拟合度好、预测精度高及计算效率性能优良等特点,并通过设计出不同类型电池容量和算法模型等多种组合方案的仿真,验证了改进算法较强的稳定鲁棒性、泛化适应性和通用有效性。 展开更多

关键词 改进粒子滤波算法 马尔科夫链-蒙特卡洛方法 锂离子电池 状态跟踪 剩余使 用寿命预测

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基于改进Theil不等系数的导弹备件消耗预测 被引量：7

11

作者 赵建忠 徐廷学 +1 位作者 李海军 叶文 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2013年第8期1681-1686,共6页

针对传统备件消耗预测模型在组合赋权方面存在的缺陷,提出了一种基于改进Theil不等系数的诱导有序加权调和平均(induced ordered weighted harmonic averaging,IOWHA)算子和马尔科夫链(Markov chain,MC)的导弹备件消耗预测模型。首先运... 针对传统备件消耗预测模型在组合赋权方面存在的缺陷,提出了一种基于改进Theil不等系数的诱导有序加权调和平均(induced ordered weighted harmonic averaging,IOWHA)算子和马尔科夫链(Markov chain,MC)的导弹备件消耗预测模型。首先运用最小二乘法、数据变换技术和加权理论对单项预测模型进行改进;然后建立基于Theil不等系数的IOWHA算子组合预测模型;提出利用MC定性推导出组合模型中各单项预测模型在待预测时点上的预测精度状态,进而应用遗传算法(genetic algorithm,GA)求解得到待预测时点上的组合模型权系数。实例结果表明,所提出的组合预测模型大大降低了预测误差。 展开更多

关键词 组合预测 Theil不等系数 诱导有序加权调和平均算子 加权最小二乘支持向量机 遗传算法 马尔科夫链 备件

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基于马蒙算法的反演及其在储集层预测中的应用 被引量：5

12

作者 黄振凯 李占东 +1 位作者 梁金中 侯梅芳 《新疆石油地质》 CAS CSCD 北大核心 2012年第6期733-735,共3页

论述了基于马尔科夫链-蒙特卡洛算法反演的主要原理,重点阐述了该方法的3个关键环节,即测井资料均一化处理、地震子波提取及合成地震记录和构造建模约束马蒙算法反演。应用结果表明,该方法能够提高砂泥岩薄互层条件下砂体识别的准确程度... 论述了基于马尔科夫链-蒙特卡洛算法反演的主要原理,重点阐述了该方法的3个关键环节,即测井资料均一化处理、地震子波提取及合成地震记录和构造建模约束马蒙算法反演。应用结果表明,该方法能够提高砂泥岩薄互层条件下砂体识别的准确程度,更丰富地显示断层两侧砂体发育的细节。同时该方法也有助于准确定位河道砂边界和明确主力砂体之间的接触关系,从而为后期剩余油挖潜和井网结构调整提供依据。 展开更多

关键词 马尔科夫链-蒙特卡洛算法 地质统计学 贝叶斯判别准则 地震反演 储集层预测

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基于ASRUKF和IMC算法的电力信息物理系统虚假数据注入攻击检测 被引量：6

13

作者 庞清乐 韩松易 +3 位作者 周泰 张峰 焦绪国 王言前 《智慧电力》 北大核心 2024年第7期111-118,共8页

针对传统电力信息物理系统的虚假数据注入攻击(FDIA)检测精度低问题,提出了基于自适应SageHusa噪声无迹卡尔曼滤波(ASRUFK)和改进马尔科夫链(IMC)预测算法的电力信息物理系统FDIA检测方法。首先,通过加入随机插值调整状态区间,提出了一... 针对传统电力信息物理系统的虚假数据注入攻击(FDIA)检测精度低问题,提出了基于自适应SageHusa噪声无迹卡尔曼滤波(ASRUFK)和改进马尔科夫链(IMC)预测算法的电力信息物理系统FDIA检测方法。首先,通过加入随机插值调整状态区间,提出了一种改进马尔科夫链(IMC)预测算法;然后,利用ASRUKF和IMC预测算法分别对系统待测数据进行状态估计,根据2种预测算法状态估计结果的偏差值构建随机变量,利用Box-Cox将随机变量转换为服从正态分布的变量;最后,通过双边假设检验实现电力信息物理系统的FDIA检测。在IEEE-14节点和IEEE-30节点系统中验证了所提出方法的有效性和正确性。 展开更多

关键词 电力信息物理系统 虚假数据注入攻击 改进马尔科夫链预测算法 Box-Cox变换 攻击检测

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基于改进GA-BP-MC神经网络的人体三维尺寸预测 被引量：3

14

作者 胡新荣 刘嘉文 +2 位作者 刘军平 彭涛 何儒汉 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2021年第8期1443-1453,共11页

平面图像由于缺少深度信息从而难以从中获取人体的三维尺寸信息,传统线性回归方法拟合的尺寸信息为该人体所属阈值区间的均值,由于忽视了人体自身的异构性,导致拟合的尺寸误差较大。采用模型重建的方法,可以提高尺寸获取的精度。但是,... 平面图像由于缺少深度信息从而难以从中获取人体的三维尺寸信息,传统线性回归方法拟合的尺寸信息为该人体所属阈值区间的均值,由于忽视了人体自身的异构性,导致拟合的尺寸误差较大。采用模型重建的方法,可以提高尺寸获取的精度。但是,利用深度神经网络的方法由于计算量与参数规模较大,难以部署到移动终端中。因此,提出了基于改进GA-BP-MC神经网络的人体三维尺寸预测模型UGA-BP-MC,通过改进自适应交叉、变异概率优化的遗传算法(UGA)对BP网络的结构、权值和阈值进行优化,然后采用马尔科夫残差模型对UGA-BP模型输出值进行修正。最后通过工程实例对210组样本进行数据对比分析发现,相对于超椭圆曲线法、多元函数模型和GA-BP模型,UGA-BP-MC预测值的平均误差分别减少了2.8 cm,1.62 cm和0.94 cm。 展开更多

关键词 遗传算法 BP神经网络 马尔科夫链 尺寸预测 非接触性测量

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联盟链视角下基于IIWPSO-BP的信息安全风险预测模型 被引量：8

15

作者 周新民 罗文敏 +1 位作者 刘俊杰 谢宝 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第8期52-60,共9页

为及时发现智慧城市潜在信息安全风险,构建一种基于改进惯性权重的粒子群优化(IIWPSO)算法优化反向传播(BP)(IIWPSO-BP)神经网络算法的信息安全风险预测模型。首先,综合考虑信息拥有者、共享信息、联盟链技术、信息使用者、联盟链管理... 为及时发现智慧城市潜在信息安全风险,构建一种基于改进惯性权重的粒子群优化(IIWPSO)算法优化反向传播(BP)(IIWPSO-BP)神经网络算法的信息安全风险预测模型。首先,综合考虑信息拥有者、共享信息、联盟链技术、信息使用者、联盟链管理和安全措施6个一级指标,构建信息安全风险指标体系;其次,通过量化信息安全风险指标,训练并测试所构建的信息安全风险预测模型;最后,对比分析模型的鲁棒性、精确性和时间复杂度。结果表明:IIWPSO-BP预测模型的平均绝对误差(MAE)为0.1374,平均相对误差(MRE)为0.0385,拟合度为0.9720;与PSO-BP神经网络、BP神经网络相比,预测精度分别提升了37.6%、65.2%。 展开更多

关键词 联盟链 信息安全 改进惯性权重的粒子群优化(IIWPSO)算法 反向传播(BP)神经网络 风险预测 智慧城市

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办公建筑运行能耗的混沌时间序列复合预测 被引量：10

16

作者 于军琪 段佳音 +2 位作者 赵安军 井文强 王佳丽 《重庆大学学报》 CSCD 北大核心 2021年第9期77-87,共11页

针对办公建筑已有的能耗预测方法中未能考虑到能耗数据的混沌变化特性,提出了一种基于混沌时间序列的办公建筑运行能耗预测方法。对研究对象的时间序列进行相空间重构,判断其具备混沌特性,建立混沌理论和支持向量回归的组合模型进行训练... 针对办公建筑已有的能耗预测方法中未能考虑到能耗数据的混沌变化特性,提出了一种基于混沌时间序列的办公建筑运行能耗预测方法。对研究对象的时间序列进行相空间重构,判断其具备混沌特性,建立混沌理论和支持向量回归的组合模型进行训练,采用Markov链消除组合模型由于参数传递产生的累积误差,得到最终预测结果。为了验证算法的有效性,以西安某办公建筑的能耗监测数据为例进行实例分析,并与非线性自回归神经网络、支持向量回归等其他预测方法进行对比。实验结果表明,经过Markov修正后的混沌时间序列组合模型预测精度显著提高,预测效果优于其他方法,且更符合办公建筑能耗的变化规律,为节能优化提供有效的数据支撑。 展开更多

关键词 办公建筑能耗 混沌时间序列 预测算法 马尔科夫链

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考虑风力发电随机性的超短期风电功率区间预测研究 被引量：8

17

作者 陆欣 沈艳霞 +1 位作者 陈杰 纪志成 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第5期1307-1315,共9页

首先给出一种评估风电功率区间预测效果的新优化准则,基于人工蜂群算法-神经网络构建简易风电功率区间预测模型,将区间预测模型与马尔科夫链预测模型相结合,对区间内数值点进行概率分析,并通过置信区间修正马尔科夫链预测结果。仿真结... 首先给出一种评估风电功率区间预测效果的新优化准则,基于人工蜂群算法-神经网络构建简易风电功率区间预测模型,将区间预测模型与马尔科夫链预测模型相结合,对区间内数值点进行概率分析,并通过置信区间修正马尔科夫链预测结果。仿真结果表明,该预测方法不仅能准确预测风电功率置信区间,还可从概率的角度对置信区间内数值点进行分析,提高风电功率预测精度,为优化系统提供依据。 展开更多

关键词 风电功率 区间预测 马尔科夫链 置信区间 人工蜂群算法

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主梁变形预报的改进非等间隔权重灰色修正模型 被引量：2

18

作者 徐刚年 王有志 +3 位作者 王世民 刘庆昌 王来永 武俊彦 《工程科学与技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第6期91-99,共9页

针对斜拉体系加固张拉施工阶段主梁变形难以预报,传统非等间隔灰色模型在其应用中存在精度低的问题,提出了一种马尔科夫链残差修正的改进非等间隔权重灰色主梁变形预测模型。首先,该模型将主梁变形量和索力差分别看作传统非等间隔灰色... 针对斜拉体系加固张拉施工阶段主梁变形难以预报,传统非等间隔灰色模型在其应用中存在精度低的问题,提出了一种马尔科夫链残差修正的改进非等间隔权重灰色主梁变形预测模型。首先,该模型将主梁变形量和索力差分别看作传统非等间隔灰色模型中的原始数据列和时间差,考虑在累加生成和累减还原过程中是否引入权重分配系数,构建了4种不同的非等间隔权重灰色预测模型,并依据相似度准则确定相应的最优权重分配系数和最佳计算模型,提高预测精度;然后,采用马尔可夫链法反映出主梁变形残差序列的随机波动特征,从而对改进非等间隔权重灰色模型的预测值进行修正,较好地弥补了单一预测模型预测精度偏低的不足,进一步提高模型的预测精度;最后,通过该模型对斜拉体系加固主梁变形进行预测。研究表明,相对传统非等间隔灰色模型,在模型累减过程中引入权重分配系数后的模型相对误差平均值降低0.47%;采用马尔可夫链法对预测结果进行修正后,相对误差平均值降低10.32%,能显著提高预测模型的精度;与马尔科夫链修正后的传统模型相比,经累减还原优化后的修正模型相对误差平均值降低3.50%,预测精度更高,能够较好地反映出了斜拉体系加固主梁变形的发展趋势;该模型的核心理论是灰色系统理论,对实测数据并无特殊要求和限制,同样适应于其他工程领域的变形预测问题。 展开更多

关键词 变形预测 灰色理论 非等间隔 改进权重 马尔科夫链 连续箱梁桥 斜拉体系加固

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高心墙堆石坝沉降变形综合预测方法研究 被引量：6

19

作者 刘东升 杨光 《人民长江》 北大核心 2013年第S2期55-57,79,共4页

以糯扎渡堆石坝心墙的沉降数据为研究对象,提出了一种堆石坝沉降综合预测方法。该方法首先对原始数据进行预处理,分别采用LS-SVM子模型和改进GM(1,1)子模型对其进行拟合并预测。根据预测值与实际值残差绝对值较小的原则,对子模型预测值... 以糯扎渡堆石坝心墙的沉降数据为研究对象,提出了一种堆石坝沉降综合预测方法。该方法首先对原始数据进行预处理,分别采用LS-SVM子模型和改进GM(1,1)子模型对其进行拟合并预测。根据预测值与实际值残差绝对值较小的原则,对子模型预测值进行筛选,得到一组较优预测值,然后在此基础上用马尔科夫链对其作进一步修正,得到最终的预测结果。通过工程实例的对比分析发现,所提方法综合了两种子模型的优点,同时又利用了马尔科夫链在误差修正方面的独特优势,使最终预测值与实际值更为贴近,具有较高预测精度。 展开更多

关键词 LS-SVM模型 改进灰色模型 马尔科夫链 沉降预测 糯扎渡堆石坝

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基于多步优化GM(1,1)模型的云计算资源负荷短期预测 被引量：5

20

作者 张磊 徐达宇 《计算机工程与应用》 CSCD 2014年第10期65-71,共7页

论述了云计算资源负荷的特征及其短期预测的作用。首先利用多项式回归模型对GM(1,1)的预测结果进行一次优化,然后使用马尔科夫链对一次优化后的模型进行二次优化,最后运用布谷鸟搜索算法对二次优化后的灰色预测模型进行再度优化,建立基... 论述了云计算资源负荷的特征及其短期预测的作用。首先利用多项式回归模型对GM(1,1)的预测结果进行一次优化,然后使用马尔科夫链对一次优化后的模型进行二次优化,最后运用布谷鸟搜索算法对二次优化后的灰色预测模型进行再度优化,建立基于多步优化的改进GM(1,1)灰色预测模型。实验结果表明,与其他预测模型相比,在云计算环境下的资源负荷短期预测应用中,该模型具有更高的预测精度,表现出良好的预测性能。所提方法能为云计算资源的高效调度和管理提供决策支持。 展开更多

关键词 云计算 预测 GM(1 1)模型 多项式回归模型 马尔科夫链 布谷鸟搜索算法

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