马尔科夫链模型

摘要： 在金融行业突飞猛进发展的今天,为提高银行业务水平和运营收益,正确预测银行客户风险是一项非常重要的风险管理任务。目前国内尚未研究出与国情相匹配的完整模型,所以银行在应用模型时时常遇到亟待改进的局限。本文提出基于多阶马尔科夫模型符号序列贝叶斯分类新方法。新分类器的训练算法既可以学习各种符号不同阶次的条件概率,还可以优化不同阶次的权重,且为验证新分类器有效性,我们在三个实际应用领域的序列集上开展实验,并验证了其对预设阶数n是鲁棒的。新分类器通过使用多阶马尔科夫模型加权机制,可抵消错误模型阶数对分类器性能的影响,得出可在不同应用领域的实际序列集上取得高质量的分类结果。

摘要： 为提高并联式混合动力汽车的整体效率,确保发动机工作在高效区的同时,动力电池不会因过度放电对使用寿命造成损害,对并联式混合动力汽车转矩实时分配控制策略展开研究。以全球轻型车测试规程(WLTP)为循环工况,采用马尔科夫链模型预测车辆在未来时域内的需求转矩,以未来时域内电机目标转矩占总需求转矩的百分比和电池SOC值作为输入,以转矩分配因子作为输出,建立模糊控制器,利用自适应模拟退火算法对模糊控制器的输出值进行离线优化,通过动态调节优化后的转矩分配因子实现需求转矩的合理分配,确保电池SOC值波动在设定的上下限内。在MATLAB和Cruise仿真平台中,对本文提出的控制策略进行联合仿真,并与逻辑门限值控制策略进行对比分析,结果表明:相比于逻辑门限值控制策略,转矩实时分配控制策略不仅保证发动机在高效区工作,而且电池SOC值的波动范围也保持在与初始值上下的3%以内,有效的改善了动力电池的使用寿命。

摘要： 对IEEE 802.11e增强的分布式控制接入协议进行了详细分析,对比分布式协调功能DCF与增强的分布式控制接入EDCA之间的差别,提出了一种四维马尔科夫链模型,该模型将饱和条件情况和非饱和条件情况进行统一。该模型不仅考虑了退避计时器冻结状态、发送冲突状态、最大重传次数,还充分考虑了不同接入优先级流的内部冲突和TXOP传输。相比于二维马尔科夫链模型,该模型可以准确预测EDCA中不同优先级接入流的吞吐率。最后利用仿真软件,验证了饱和条件下该模型的正确性。

摘要： 文章以中越边境15个县(市、区)为例,利用ArcGIS等相关软件对该区域2010年、2015年、2020年土地利用的类型和面积进行研究,分析土地利用类型数量变化与转移矩阵结果,基于马尔科夫链模型方法与土地利用数量变化模型,预测2030年研究区域土地利用变化趋势。结果显示,2030年,中越边境15个县(市、区)的耕地、林地、建设用地类型依旧是土地利用变化的核心类型。

摘要： 为了分析小金川河流域中长期径流形势,尝试利用马尔科夫链模型进行年径流形势预估,结合历史径流的丰枯变化,计算丰水年、平水年、枯水年相互转变的马尔科夫转移概率,在此基础上,可根据当年来水情况实现对木坡电站下一年径流形势的预估分析.以2018年木坡水电站的丰枯形势预估进行实例分析,经验证,该径流形势预估分析方法具有较强的实用性,为径流形势预估分析提供了一种切实可行的思路和方法.

摘要： 流通集聚是流通产业集群化发展的具体体现,作为产业集群的代表,流通业集聚现象具有丰富的经济价值与研究意义.流通业集聚过程中区域流通模式、方法均发生显著改变,一些流通业集聚水平高的区域在物流仓储、劳动力素质、资本流入等方面表现出显著优势,呈现"强者恒强"的马太效应.为了探明流通集聚对区域物流资源分布的马太效应,本文使用马尔科夫链模型,构建区域物流资源配置的"马太效应"实证研究框架并解释其形成机理.得出结论:我国不同区域流通业集聚水平差异明显,导致物流资源配置呈现显著的"等级马太效应"现象,其中物流基础设施、劳动力和投资分别在高低流通阵营呈现空间集聚特征,东部沿海地区主要为流通高水平集聚区,相关物流资源分布密集;西部内陆地区流通集聚水平较低,同时物流资源分布也呈现稀疏和低端化.

摘要： 为了提高楼宇电力负荷预测精度,解决传统聚类算法楼宇用电曲线聚类效果差的问题,提出一种基于DTW-LSTM的楼宇短期电力负荷预测模型.采用DTW聚类算法对楼宇日用电曲线进行聚类与编码,分析楼宇用电行为.根据楼宇10天的日用电曲线编码,利用马尔科夫链对未来一天的用电曲线编码进行预测,得到用电曲线原型.将编码作为一个特征,结合历史用电数据对楼宇的短期负荷进行预测,结果表明,相对于传统的聚类算法,所提方法的聚类结果更加合理且预测精度也有所提升.

摘要： 针对"中国适婚人口中未来将会出现3000-4000万的光棍"的报道,应用建模和相关数据,判断是否会真正出现相应的问题,由于光棍现象的存在受各种因素影响,故通过改进马尔科夫链模型,建立状态转移概率矩阵,将婚姻影响概率代入矩阵中,通过改变每次迭代的转移概率矩阵,实现对马尔科夫链模型的改进.最后通过计算得到2036年我国光棍人数预计达4039万,光棍人数将不断增加,进而论证报道的可实现性,最后针对问题提出改善建议.

摘要： 文章在对高校常用教学模式、慕课以及美国项目式教学特点进行研究分析的基础上,探索出一种"七步法"教学新模式应用于"医疗器械监管法规"课程中.运用马尔科夫链模型以及问卷调查的方式针对实验班与对照班的教学效果进行分析,得出"七步法"教学新模式的应用可更显著地提高学生学习进步率的结论.

摘要： 用动态故障树弥补传统故障树对系统时序失效行为建模能力的不足,改进和完善现有核电厂系统可靠性和概率风险评价方法,已成为核电厂概率安全研究的一种发展趋势.近30年来,动态故障树的建模理论和分析技术已日趋成熟,并初步形成了以蒙特卡洛(MC)数值模拟、马尔科夫链模型以及组合法三类主要分析方法.本文将从动态故障树的分析方法、在核能系统可靠性评价中的应用、未来的发展趋势三个方面进行阐述,着重分析动态故障树分析方法的特点,提出了核电厂时序失效行为与特性以及未来动态故障树在核能系统中的发展方向,为动态故障树方法在核能系统可靠性和概率风险分析中的应用提供理论依据和实践指导.

摘要： 频谱切换作为认知无线电中的关键技术,吸引了越来越多的人对其进行研究,基于这些研究,分析了经典的排队论模型,对其局限性进行了简评,在此基础上,重点研究了较为严谨的马尔科夫链频谱切换模型,求出了认知用户的频谱切换概率、强制终止概率和系统的吞吐量.经过模型间参数对比,总结出马尔科夫链模型对于频谱切换过程具有很好的适应性,对频谱切换以后的研究提出了一些建议.提出研究更为科学的数学模型对频谱切换进行分析，模型应尽可能多的考虑到实际应用中的诸多因素对频谱切换的影响;对于认知用户来说，在一次频谱切换之前，会有好几个频段可使用，这就需要提出一种算法选出当前最优的频段供认知用户使用，这部分内容也属于频谱分析和频谱决策部分的内容;在认知用户通信期间，适合其使用的其他空闲子频段性能全部不符合要求，为保证持续通信，需切换到另外一个体系的空闲频段，但是新频段的选择需要消耗时间，需要一种算法保证切换的时延和系统性能;时间域的频谱切换，认知无线电网络基于可用频段自适应无线频谱，因为可用信道随时间改变，在这种情况下保证QoS是一个挑战。

摘要： 分析了结合量子幺正演化与量子投影测量的量子控制方案设计,得到了该方案的马尔科夫链模型,在此基础上采用蒙特卡罗方法对该量子控制过程进行了仿真，探讨了多步控制过程中不同阶段选取控制幅度的两种控制准则问题。结果表明采用量子测量信息的反馈控制能使被控系统以更少的控制步数到达目标态。

摘要： 本文提出了卫星星座可用性的两层涵义，并基于马尔科夫链模型、中断分析和性能分析技术，研究了卫星星座可用性分析的计算方法。

摘要： 油气勘探中区域岩性识别基于地震数据,井数据通常作为约束.但地震反演得出的弹性参数范围对于不同的岩性常常存在不同程度重叠,并且相对测井数据,地震数据准确性较差.贝叶斯框架下的岩性分类方法能很好地解决上述问题.先验模型的选择对于该方法的结果影响很大.本文采用了两种常用的先验模型:马尔科夫随机场模型和马尔科夫链模型,分别进行模型试算,对比计算结果.最终分析了两种模型各自的准确性和适用性.

摘要： 针对现有无线传感器网络多信道MAC层协议没有区分数据业务优先级的问题,在深入研究EMcMAC协议的基出上,提出一种基于区分服务的多信道DP-McMAC协议.该协议采用优先级调度策略和区分服务机制,对不同数据业务设置不同的退避参数和竞争窗口,并对提出的改进协议进行数学建模及延迟分析.仿真结果表明,该协议在高优先级数据传输时延和吞吐量等性能方面比现有的协议有所提高,并且保证高优先级数据传输的实时性要求.

摘要： 针对现有无线传感器网络多信道MAC层协议没有区分数据业务优先级的问题,在深入研究EMcMAC协议的基出上,提出一种基于区分服务的多信道DP-McMAC协议.该协议采用优先级调度策略和区分服务机制,对不同数据业务设置不同的退避参数和竞争窗口,并对提出的改进协议进行数学建模及延迟分析.仿真结果表明,该协议在高优先级数据传输时延和吞吐量等性能方面比现有的协议有所提高,并且保证高优先级数据传输的实时性要求.

摘要： 针对现有无线传感器网络多信道MAC层协议没有区分数据业务优先级的问题,在深入研究EMcMAC协议的基出上,提出一种基于区分服务的多信道DP-McMAC协议.该协议采用优先级调度策略和区分服务机制,对不同数据业务设置不同的退避参数和竞争窗口,并对提出的改进协议进行数学建模及延迟分析.仿真结果表明,该协议在高优先级数据传输时延和吞吐量等性能方面比现有的协议有所提高,并且保证高优先级数据传输的实时性要求.

摘要： 针对现有无线传感器网络多信道MAC层协议没有区分数据业务优先级的问题,在深入研究EMcMAC协议的基出上,提出一种基于区分服务的多信道DP-McMAC协议.该协议采用优先级调度策略和区分服务机制,对不同数据业务设置不同的退避参数和竞争窗口,并对提出的改进协议进行数学建模及延迟分析.仿真结果表明,该协议在高优先级数据传输时延和吞吐量等性能方面比现有的协议有所提高,并且保证高优先级数据传输的实时性要求.

摘要： 目的：将多状态Markov模型引入到轻度认知损害(MCI)向阿尔茨海默病(AD)转归研究中,探讨影响MCI转归的因素并进行转归预测,为老年人AD的预防和早期干预提供理论依据.方法：利用MCI患者6次随访资料,以轻度认知损害为状态1,中重度认知损害为状态2,阿尔茨海默病为状态3,拟合一个时间离散、状态离散的三状态齐性Markov模型,分析MCI向AD转归不同发展阶段的影响因素.模型拟合优度评价后预测不同状态间的转移概率和生存曲线.结果：经多因素筛选,在a=0.05的检验水准下,性别、年龄、高血压对状态1→状态2转移有统计学意义;年龄、文化程度和常读书看报对状态2→状态1转移有统计学意义;性别、年龄、高血压、糖尿病、ApoEe4对状态2→状态3转移有统计学意义。基予多状态Markov模型估计了协变量取值为平均水平时,从基线起到3年后的转移概率.结论：为延缓MCI疾病进程,应该根据各阶段转移的主要影响因素,开展分阶段重点疾病防治;多状态Markov能够模拟疾病的自然史,在动态地评价多因素、多阶段的慢性疾病进展方面具有很大的优势。

摘要： 目的：将多状态Markov模型引入到轻度认知损害(MCI)向阿尔茨海默病(AD)转归研究中,探讨影响MCI转归的因素并进行转归预测,为老年人AD的预防和早期干预提供理论依据.方法：利用MCI患者6次随访资料,以轻度认知损害为状态1,中重度认知损害为状态2,阿尔茨海默病为状态3,拟合一个时间离散、状态离散的三状态齐性Markov模型,分析MCI向AD转归不同发展阶段的影响因素.模型拟合优度评价后预测不同状态间的转移概率和生存曲线.结果：经多因素筛选,在a=0.05的检验水准下,性别、年龄、高血压对状态1→状态2转移有统计学意义;年龄、文化程度和常读书看报对状态2→状态1转移有统计学意义;性别、年龄、高血压、糖尿病、ApoEe4对状态2→状态3转移有统计学意义。基予多状态Markov模型估计了协变量取值为平均水平时,从基线起到3年后的转移概率.结论：为延缓MCI疾病进程,应该根据各阶段转移的主要影响因素,开展分阶段重点疾病防治;多状态Markov能够模拟疾病的自然史,在动态地评价多因素、多阶段的慢性疾病进展方面具有很大的优势。

摘要： 本发明公开了一种基于马尔科夫链的金属屋面性能退化模型，并具体公开了构建该模型的方法，其中根据马尔可夫链要求，选择合适的评价周期，计算评价周期前有金属屋面评级结果的变化情况，得到金属屋面状态转换概率矩阵，根据状态转换概率矩阵确定金属屋面退化速度，进行对金属屋面未来的状态等级进行预测。本发明利用马尔科夫链理论解决金属屋面的退化问题，以金属屋面监测系统的实时监测数据作为依据，通过当前状态对金属屋面未来状态进行预测，解决了金属屋面性能退化研究仅仅停留在实验阶段的问题，使金属屋面的退化状态评估依据监测数据展开，监测过程更加智能化，评估结果更加准确。

摘要： 本发明公开了一种基于颜色马尔科夫链显著性模型的油罐目标检测方法，利用含有颜色马尔科夫链的无监督显著性模型，通过生成自底向上的潜在显著图来区分油库区域和背景区域，并结合颜色以及位置矩阵，可以有效降低阴影、成像角度对油罐检测的影响，最后融合油罐的位置和形状信息来减弱背景区域对于油罐目标自身的影响。通过该油罐目标的检测方法，可以十分准确地检测出不同光照条件和目标尺寸下的遥感图像中的油罐目标，该方法具有较强的鲁棒性。

摘要： 本发明公开了一种采用改进差分进化马尔科夫链的有限元模型修正方法，包括如下步骤：步骤一：构建有限元模型，设定有限元模型的基本参数；步骤二：引入随机比例因子和随机向量；步骤三：利用定向差分方式选取候选样本；步骤四：计算后验样本接收概率，判断样本带宽是否小于设定阈值；若是，执行步骤五；若否，则执行步骤三；步骤五：则利用随机差分方式从候选样本中随机抽取样本；步骤六：计算后验样本接收概率，判断是否满足迭代终止条件；若否，则执行步骤五；若是，则修正有限元模型的特征值。本发明公开了一种采用改进差分进化马尔科夫链的有限元模型修正方法能够显著缩短燃烧期内的迭代步数，提高收敛速度。

摘要： 本公开提供了一种基于马尔科夫链分布模型的超短期负荷预测方法及系统，获取待预测时刻之前预设时间段的用电量数据；将待预测时刻前一时刻的用电量数据输入到预设的马尔科夫链分布模型中，得到待预测时刻的用电量数据；其中，根据预设时间段的用电量数据得到训练数据集，对训练数据集进行分箱，并计算箱子之间的过渡矩阵，结合过渡矩阵进行马尔科夫链分布模型的训练；本公开解决了在概率负载预测中既缺乏基准模型标准也缺乏性能指标的问题，为概率负载预测和性能指标的正确使用提供一个潜在的基准，提高了负荷预测的准确性。

摘要： 本发明提出的一种机载平台协同综合传感器系统马尔科夫链误差传递模型，涉及机载平台协同探测传感器效能评估领域。本发明通过以下技术方案实现：机载综合传感器探测节点传输探测信息，每个节点将采样时刻的目标状态信息传递给下一个被激活簇的节点；综合传感器探测系统给出马尔可夫链的误差模型；根据探测机载平台输入的CF参数、探测误差、导航误差和发射时刻发射载机惯性坐标系与飞行器惯性坐标系之间对准误差的四类误差，建立从目标相对于探测机载平台的雷达球坐标系起点到目标相对于飞行器平台视线坐标系终点的马尔可夫误差链传递模型，求解其马尔科夫链误差链节点中的误差传递模型；计算数据传输路径，得出四类误差源引起的目标指示误差。

摘要： 本发明公开了一种基于马尔科夫链的金属屋面性能退化模型，并具体公开了构建该模型的方法，其中根据马尔可夫链要求，选择合适的评价周期，计算评价周期前有金属屋面评级结果的变化情况，得到金属屋面状态转换概率矩阵，根据状态转换概率矩阵确定金属屋面退化速度，进行对金属屋面未来的状态等级进行预测。本发明利用马尔科夫链理论解决金属屋面的退化问题，以金属屋面监测系统的实时监测数据作为依据，通过当前状态对金属屋面未来状态进行预测，解决了金属屋面性能退化研究仅仅停留在实验阶段的问题，使金属屋面的退化状态评估依据监测数据展开，监测过程更加智能化，评估结果更加准确。

摘要： 本发明涉及配电主设备的劣化规律评估技术，具体涉及基于马尔科夫链模型的配电变压器状态劣化过程描述方法，包括以下步骤：步骤1、搜集、整理同型设备劣化历史记录；步骤2、确定描述劣化程度的状态空间；步骤3、统计样本的建立；步骤4、状态转移概率的计算。方法能够确切表达配电变压器劣化程度的状态参数，该状态参数对劣化程度表达的可信度有故障机理的支持，此外能够用可以观察到的状态参数值定义系统的全新状态以及功能故障状态，因此配电变压器状态劣化过程描述客观、合理、准确。

摘要： 本发明公开了一种基于灰色线性回归‑马尔科夫链模型的需水预测方法，包括获取历史需水量数据；基于卡尔曼滤波对历史需水量数据进行处理；将经过卡尔曼滤波处理的数据输入灰色需水预测模型，在灰色需水预测模型基础上，引入线性方程，构建灰色线性回归组合模型；采用最小二乘法，求解灰色线性回归组合模型参数，再进行还原处理，得到原始序列的预测值；引入马尔科夫链理论对实际需水量与灰色线性回归模型预测结果的相对值区间进行修正，得到最终优化预测值；本发明既能预测出数据序列发展变化的总体趋势，又能反映系统各状态之间的内在规律性，从而可以描述随机波动性较大的预测问题。

摘要： 本申请涉及通信领域，具体地涉及一种基于二维马尔科夫链模型的自组网方法、处理器及装置。自组网方法包括：确定待发送的原始消息的优先级，并确定每个优先级的竞争参数；通过二维马尔科夫链模型设置每个优先级的退避计数器的计数时长，其中，每个优先级的退避计数器的计数时长是根据每个优先级的竞争参数确定的；在每个优先级的原始消息的等待时长达到与优先级对应的计数时长后，发送原始消息。通过上述技术方案，对每一条待发送的原始消息设置对应的优先级，并根据优先级确定每条消息的退避时长，从而在消息出现内部竞争的情况时，根据消息的优先级对消息设置退避时长，从而避免消息碰撞，以此提高通信效率。

摘要： 本发明公开了一种基于隐马尔科夫链模型的钢轨廓形智能分析方法：S1对廓形文件数据点以形状特征划分四个状态；S2获得廓形文件数据；S3定义廓形文件数据的状态值及观测值，初始化状态转移概率矩阵，将对廓形文件形状分类检测抽象为隐马尔可夫模型，并对模型进行训练；S4将廓形文件数据做整体平滑性处理并代入模型得到形状特征，通过卡尔曼滤波器和forward算法对隐马尔可夫模型进行优化；S5与标准文件对比，检测分析效果。本发明可实现人工智能替代，有效提高铁路部门廓形文件分析的效率和磨耗值判断的精准度，从而达到减少人力资源成本，提高探伤工作效率，防止铁路断轨，维护铁路安全的目的。