导读:本文包含了权马尔可夫论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:预测,降水,Fisher最优分割法,加权马尔可夫链
权马尔可夫论文文献综述
李娜[1]（2019）在《基于Fisher最优分割和权马尔可夫链的降水预测》一文中研究指出应用Fisher最优分割法将汉中地区1951～2010年的年降水序列划分为6个状态,采用规范化的各阶自相关系数为权重,建立了加权马尔可夫链模型。逐年预测了2003～2010年的降水状态,结果全部与实际情况一致。(本文来源于《内蒙古水利》期刊2019年07期）
冯媛媛,易欣,赵丽[2]（2019）在《无线Mesh网络中基于复权马尔可夫链的安全路由协议》一文中研究指出针对无线Mesh网络机会路由(OR)机制中的安全性问题:在网络中可能有恶意节点的存在,提出一种基于复权马尔可夫链的安全路由协议。模拟网络中黑洞节点的攻击方式,通过复权马尔可夫链来构建网络中数据转发的线性拓扑模型;通过计算各节点的状态转移概率矩阵来预测丢包率,从而识别恶意节点,并在数据转发过程中避开这些节点。仿真实验中分析恶意节点数量、网络密度和候选集大小对路由协议性能的影响。结果表明,该协议能够识别恶意节点,降低丢包率,提高网络性能。(本文来源于《计算机应用与软件》期刊2019年07期）
刘新有,彭海英,吴捷,谢飞帆[3]（2017）在《复权马尔可夫链及其在怒江水沙预测中的应用》一文中研究指出针对传统马尔可夫链及其改进的预测方法只能进行状态预测的局限,根据相依随机变量的特点,在以传统马尔可夫链预测方法求得各状态预测概率的基础上,进一步以状态预测概率为权重与状态平均值加权求和,实现了马尔可夫链预测方法从状态预测到数值预测的关键性改进。利用我国西南国际大河怒江干流道街坝水文站1957-2010年径流和1964-2010年悬移质输沙序列为分析期,2011-2015年径流和悬移质输沙为验证期,对所建立的复权马尔可夫链预测方法步骤进行验证表明,复权马尔可夫链预测方法具有较高的数值预测精度,能够满足随机时间序列短期数值预测的需要。(本文来源于《南水北调与水利科技》期刊2017年06期）
潘开灵,尤佳滢,贾向南[4]（2015）在《灰色-权马尔可夫的地区航空货运量预测》一文中研究指出建立了航空货运量的灰色-权马尔可夫预测模型,以灰色GM(1,1)对航空货运量进行预测,并根据历史数据的拟合结果划分出马尔可夫状态,再以权马尔可夫链进行短期状态预测,进一步修正灰色预测结果。实例结果显示,该模型较灰色GM(1,1)预测准确性更高,能反映出航空货运量的随机波动,适合于地区航空货运量的预测。(本文来源于《物流技术》期刊2015年19期）
王子凯,张慧[5]（2015）在《基于模糊权马尔可夫链的降水量预测》一文中研究指出文中采用了基于模糊权的马尔可夫链预测模型,对黄河中游秃尾河流域的高家堡站的年降水量进行了预测研究。针对降水过程中存在着不确定性、不精确性的特点,运用均值-标准差分级法,将秃尾河流域高家堡观测站的49年降雨资料划分为雨涝、偏涝、正常、偏早和干旱5种状态;并且依照降水量为相依随机变量的特点,选取合理的权重,对未来情景下的降雨量可能性进行预测;最后以实测资料对该方法进行了检验,分析了其未来情况下降水的可能变化趋势。结果表明,2004年秃尾河流域高家堡控制站的降水量预测状态与实际观测相吻合,取得了良好的预测结果。(本文来源于《中国水运(下半月)》期刊2015年09期）
席占生,李磊,张晓民,朱永楠,梁忠民[6]（2013）在《基于权马尔可夫链的干旱概率预报模型研究》一文中研究指出针对干旱预测的长期性,建立了一种基于权马尔可夫链的降雨量概率预报模型,并将该模型应用于徐州地区月尺度的干旱预报。结果表明,该模型可预测区域未来发生干旱的可能性,为抗旱管理提供决策依据。(本文来源于《安徽农业科学》期刊2013年07期）
文彦君[7]（2012）在《基于权马尔可夫链的宝鸡市年降水量状态预测》一文中研究指出为了全面分析宝鸡市自然降水的时间分布规律和变化趋势,为该区域水资源预测、旱涝灾害防治、水量调度和水资源管理提供依据,对宝鸡市年降水量状态进行了权马尔可夫链分析。针对降水过程中的不确定和不精确性,采用均值-标准差分级法,将宝鸡市1956—2009年降水量分为干旱、偏旱、正常、偏涝、雨涝5个状态。以规范化的各阶自相关系数为权重,采用权马尔可夫链模型对宝鸡市未来年份的降水量状态进行预测。平稳分析结果表明,宝鸡市多年降水过程中干旱、偏旱、正常、偏涝、雨涝等5种状态出现的概率分别为0.1305、0.2767、0.2751、0.2075、0.1101。宝鸡市未来多年降水过程中偏旱和正常状态占优势,而雨涝出现概率较低,反映了该区域气候暖干化的长期变化。(本文来源于《中国农学通报》期刊2012年26期）
韩璞璞,张生,李畅游,张俊[8]（2012）在《基于权马尔可夫链模型的庐江县降水量预测》一文中研究指出由于降水过程的随机性与不确定性,使得降水量预测存在一定的难度。对安徽省庐江县1952~2009年逐年降水资料进行了分析,采用样本-标准差分级法将这58年的逐年降水量序列分为枯水年,偏枯水年,平水年,偏丰水年,丰水年5个状态,采用权马尔可夫链模型预测了2010年的降水量,预测结果与实测结果相吻合。(本文来源于《水文》期刊2012年03期）
薛文志,管泉,史兹国[9]（2011）在《生命旋回——权马尔可夫链模型在径流预测中的应用》一文中研究指出针对生命旋回模型无法反映径流序列随机性特点,将其与权马尔可夫链结合,提出了一种新的径流短期预报模型———生命旋回———权马尔可夫链预测模型。该模型用生命旋回模型模拟预测径流量序列的趋势项,用权马尔可夫链模型来对径流残差序列进行修正。将生命旋回———权马尔可夫链模型用于黄河唐乃亥水文站径流预测中,平均预测精度达到92.46%,合格率为100%,表明该模型预测精度较高,模型实用可行。(本文来源于《水利科技与经济》期刊2011年06期）
李健[10]（2011）在《模糊权马尔可夫模型在桥梁状况预测中的应用》一文中研究指出以马尔可夫链方法为基础,针对桥梁技术状况值为相依随机变量的特点,采取以规范化的各阶自相关系数为权重,用加权马尔可夫链来预测未来技术状况,在此基础上,根据模糊集理论中的级别特征值,计算出具体的技术状况值,最后,以一实桥前20年的检测资料为实例,对该方法进行了具体的应用,并与灰色模型及灰色马尔可夫链模型等的计算结果进行对比分析,证实了该模型的预测精度。(本文来源于《山西建筑》期刊2011年01期）
权马尔可夫论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对无线Mesh网络机会路由(OR)机制中的安全性问题:在网络中可能有恶意节点的存在,提出一种基于复权马尔可夫链的安全路由协议。模拟网络中黑洞节点的攻击方式,通过复权马尔可夫链来构建网络中数据转发的线性拓扑模型;通过计算各节点的状态转移概率矩阵来预测丢包率,从而识别恶意节点,并在数据转发过程中避开这些节点。仿真实验中分析恶意节点数量、网络密度和候选集大小对路由协议性能的影响。结果表明,该协议能够识别恶意节点,降低丢包率,提高网络性能。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
权马尔可夫论文参考文献
[1].李娜.基于Fisher最优分割和权马尔可夫链的降水预测[J].内蒙古水利.2019
[2].冯媛媛,易欣,赵丽.无线Mesh网络中基于复权马尔可夫链的安全路由协议[J].计算机应用与软件.2019
[3].刘新有,彭海英,吴捷,谢飞帆.复权马尔可夫链及其在怒江水沙预测中的应用[J].南水北调与水利科技.2017
[4].潘开灵,尤佳滢,贾向南.灰色-权马尔可夫的地区航空货运量预测[J].物流技术.2015
[5].王子凯,张慧.基于模糊权马尔可夫链的降水量预测[J].中国水运(下半月).2015
[6].席占生,李磊,张晓民,朱永楠,梁忠民.基于权马尔可夫链的干旱概率预报模型研究[J].安徽农业科学.2013
[7].文彦君.基于权马尔可夫链的宝鸡市年降水量状态预测[J].中国农学通报.2012
[8].韩璞璞,张生,李畅游,张俊.基于权马尔可夫链模型的庐江县降水量预测[J].水文.2012
[9].薛文志,管泉,史兹国.生命旋回——权马尔可夫链模型在径流预测中的应用[J].水利科技与经济.2011
[10].李健.模糊权马尔可夫模型在桥梁状况预测中的应用[J].山西建筑.2011
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