引入灰色马尔科夫模型判断 m _ { 0 , k } 的正负。适用于预测随机变化无规律的数据,弥补了传统 GM( 1,1) 模型对波动性和趋势性数据预测精度低的不足。其计算过程如下: 根据E_0 划分状态。本文划分两种状态,状态 1 表示残差为正,状态 2 表示残差为负。 . 求从状态 i 转移到状态 j 经过的次数所占的...
第一步:建立残差绝对值序列(残差为原观测值与未修正灰色模型的差),然后把此序列视作原始的白色区域,再进行一次灰色模型预测,得到残差绝对值预测值。 第二步:考虑残差正负号,引入马尔科夫链。马尔科夫链上的值,仅取决于前一个值,而与其他值无关,所以我们只需要知道前一个值转移到后一个值的概率即可。这些概率所...
与灰色系统不同的是,马尔可夫模型则侧重于研究随机波动性较大的动态过程,根据状态之间的转移概率来预测系统未来的发展情况,因此能对随机波动序列进行长期预测。 其基本思想是:首先利用灰色GM(1,1)模型对预测的时间序列的发展趋势进行大致判断,然后用马尔可夫理论对预测结果进行精确的调整,这样可以使预测精度大幅度提高。
其中,灰色马尔科夫模型(Gray Markov Model,简称GM(1,1)模型)是一种较为常用的模型,具有较高的预测精度和实时性。在我国肺结核高发国家的现状下,研究肺结核发病率的变化规律和预测肺结核发病率的趋势,具有重要的现实意义。 一、灰色马尔科夫模型简介 灰色马尔科夫模型是将灰色系统理论与马尔科夫转移概率矩阵相结合所...
灰色马尔科夫模型（Gray Markov Model）是一种对时间序列滞后期限依赖性非常强的统计模型，灰色马尔科夫模型不考虑未来发生的事件，仅有历史数据推测未来，没有“知道”还在发生的事情。灰色加权马尔科夫模型是灰色马尔可夫模型的一种改进，它考虑历史数据以及未来可能发生事件的影响，对事件的影响程度进行加权和...
HMM训练:在实际应用中,你需要使用真实数据来训练隐马尔科夫模型(HMM)。hmmtrain函数是MATLAB中的一个内置函数,你可能需要根据实际数据调整其参数。 模型优化:通过调整GM(1,1)模型和HMM的参数,可以优化灰色马尔科夫模型的性能。 通过上述步骤和代码,你可以在MATLAB中实现并运行灰色马尔科夫模型。
《基于灰色—马尔科夫模型的粮食产量预测》基于灰色-马尔科夫模型的粮食产量预测一、引言粮食作为人类生存的基础物资,其产量的预测对于国家粮食安全、农业发展规划以及市场调控都具有重要的意义。传统的粮食产量预测方法多以统计学方法为主,然而在面对复杂多变的气候条件、政策调整以及市场波动等多重因素影响时,传统的预测...
灰色-马尔科夫油料消耗预测模型
对灰色过程建立的模 型称为灰色模型,即GM。 经济系统是一种典型的灰色系统,具有预测数据少,作用机理复杂的特点。因此,利用灰色 GM(1,1)模型对经济收缩年份、过热年份、经济周期 3 个经济运行要素进行建模预测不失为 一种可取的方法。 二、GM( 1 ,1) 模型建模机理 1.1 GM(1,1)定义型的形式 GM(1,1)是...
灰色马尔科夫模型是将灰色理论和马尔科夫链进行了结合。马尔科夫链是指在一个系统中,每个时刻的状态只与它前一时刻的状态有关,并且在这个状态空间中存在一些转移概率。因此,灰色马尔科夫模型采用了马尔科夫链的特点,即在建筑事故的预测中,每个状态的转移概率只与它的前一状态有关。 在建筑事故预测中,灰色马尔科夫...