导读:本文包含了马尔柯夫预测法论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:灰色模型,马尔柯夫预测模型,时间序列,世茂广场
马尔柯夫预测法论文文献综述
韩二锋[1]（2016）在《基于马尔柯夫预测模型的智能停车有效泊位预测研究》一文中研究指出随着绍兴城市化水平的不断提升与城镇居民私家车拥有量的迅速增加,有限的停车位无法有效解决停车的问题显得越来越突出。通过调研,确定以绍兴市世茂广场停车场作为研究对象,基于马尔柯夫预测模型进行短时有效泊位的验证分析。通过计算,运用马尔柯夫预测模型所得的预测结果可信度较高,可在智能停车诱导系统模块中加以使用。(本文来源于《价值工程》期刊2016年06期）
陶娜,李向,张胜[2]（2012）在《基于灰色GM(1,1)-马尔柯夫预测模型的家庭赡养能力研究》一文中研究指出我国基于特定的民族文化传统的养老方式为家庭养老模式,但是随着经济、社会结构、人口、家庭结构以及相关理念的变化,家庭养老模式的困境凸显,文章以定量的标准来评估了目前的家庭赡养能力以及预测了未来的家庭赡养能力。通过建立相应的指标体系来定量衡量家庭赡养的综合能力系数,最终得出我国的家庭赡养能力呈现出平稳下降的趋势并且未来会出现持续下降趋势的结论,为完善养老模式奠定了理论基础。(本文来源于《统计与决策》期刊2012年20期）
王卫群[3]（2012）在《灰色-马尔柯夫预测模型在物流产品回收中的应用研究》一文中研究指出针对逆向物流预测中不稳定性因素进行定量和定性分析,制定出相应的改善方法,让逆向物流量趋向稳定,提高工作效率。最后,针对逆向物流的要求对马尔柯夫预测和灰色预测进行改进,吸取两者的优点,建立灰色-马尔柯夫预测模式,促进逆向物流预测工作的顺利开展。(本文来源于《物流技术》期刊2012年19期）
关革强[4]（2010）在《马尔柯夫预测法在经济工作中的应用》一文中研究指出马尔柯夫预测法在产品市场占有量的预测中具有较好的预测效果。利用此方法,对一实际商场中某一类商品市场占有量作了预测,实际反馈也与预测比较一致。(本文来源于《经济研究导刊》期刊2010年25期）
张益,高蓉[5]（2009）在《实时交通量的灰色马尔柯夫预测方法》一文中研究指出灰色预测适合于原始数据序列按指数规律变化的问题,而马尔柯夫适用于预测随机波动大的动态过程.有机地结合两者构成灰色马尔柯夫预测方法,可发挥两者的优势,从而提高预测精度.该方法首先用GM(1,1)模型进行预测,而后对相对误差序列进行马尔柯夫预测,最后用该预测值修正GM(1,1)的预测结果,因而具有较高的预测精度.使用灰色马尔柯夫预测方法对苏州某交叉口实时交通量进行预测,预测结果优于单一灰色GM(1,1)预测.实验表明,灰色马尔柯夫预测方法用于交通量预测是有效可行的.(本文来源于《南京师大学报(自然科学版)》期刊2009年02期）
杨飞雨,俞茹[6]（2009）在《灰色—马尔柯夫预测模型在股指预测中的应用》一文中研究指出股票市场是一个部分信息已知、部分信息未知的系统,因此可以把它看作一个灰色系统来进行处理。但灰色预测适应于时间短、数据少、波动小、具有长期趋势的预测对象,对随机性波动较大的数列进行预测,其预测值就会偏高或偏低,拟合较差,预测精度不理想。本文把灰色预测和马尔柯夫预测两种预测方法结合为一,取长补短,先用GM(1,1)模型来揭示股指变化的某种总趋势,而用马尔柯夫模型来确定状态之间的转移,建立灰色—马尔柯夫预测模型,对股票价格指数进行具体预测。(本文来源于《农村经济与科技》期刊2009年05期）
邹志红,王乐娟[7]（2009）在《湖泊富营养化趋势的灰色马尔柯夫预测》一文中研究指出根据水质时间序列具有趋势性和波动性的特点,将灰色马尔柯夫模型应用于太湖、滇池、巢湖叁大湖泊水质富营养化趋势预测,其预测值可看成趋势项和随机波动项之和.预测过程如下:①用t检验准则判断并剔除序列中的异常数据,保证GM(1,1)模型精度;②建立GM(1,1)模型,对时序数据进行拟合,找出其变化趋势并建立趋势项;③根据最大残差划分状态空间,进行马尔柯夫预测,找出波动性规律并建立随机波动项.预测结果显示:太湖、滇池、巢湖预测结果的相对误差分别为3.59%、1.73%、2.20%,平均相对误差为2.50%,比单纯的灰色GM(1,1)模型降低了0.32%.(本文来源于《环境科学学报》期刊2009年02期）
范小青,蒋璐璐,谈黎虹,何勇[8]（2008）在《季节性迭加趋势—马尔柯夫预测模型及其应用》一文中研究指出为提高利用季节性迭加趋势模型预测有较大波动性数据序列的预测精度,提出一种季节性迭加趋势—马尔柯夫组合预测新方法,并用于油菜平均产量的预测.采用浙江省诸暨市1949年到1996年的油菜平均每公顷产量数据建立一个季节性迭加趋势—马尔柯夫组合预测模型,对1997年到2003年的油菜平均每公顷产量进行预测,预测精度分别为:97·9%、97·9%、97·9%、97·9%、98·8%、97·7%和98·4%,远远高于季节性迭加趋势模型的预测精度:76·1%、68·9%、70·9%、97·9%、82·5%、76·9%和82·2%.该方法具有计算简单、精度高的特点.说明利用季节性迭加趋势—马尔柯夫组合预测模型可以大大提高具有周期趋势性和较大波动性数据序列的预测精度.(本文来源于《浙江大学学报(农业与生命科学版)》期刊2008年03期）
李永芳[9]（2008）在《中国人身保险市场占有率的马尔柯夫预测与分析》一文中研究指出本文将马尔柯夫链引入中国人身保险市场占有率的分析中,利用2005年-2007年的数据,构建二次规划模型,估计转移概率矩阵,并对中外资保险公司的人身保险市场占有率进行预测,从而为保险公司制定经营战略和营销策略提供相应理论基础。(本文来源于《金融发展研究》期刊2008年03期）
于兴杰,畅建霞,黄强,王义民[10]（2008）在《基于灰色马尔柯夫预测模型的径流量预测》一文中研究指出针对河川径流成因复杂性的特点和用单一预测法均有一定局限性的现状,提出了灰色与马尔柯夫相耦合的灰色马尔柯夫预测模型。两种预测模型的科学组合,既综合了GM(1,1)灰色预测和马尔柯夫预测的优点,又提高了预测流域径流量的精度。讨论了GM(1,1)模型修正法和相对误差序列的"马氏性"检验法,进一步完善了该预测模型。最后以安康水库年入库径流量预测为例,验证该方法的可行性。结果表明:1995年和1996年入库径流量的预测值分别是以0.41,0.39的最大概率落入区间(99.894,139.592)和(101.088,142.509)内,由此可见,预测结果准确。(本文来源于《沈阳农业大学学报》期刊2008年01期）
马尔柯夫预测法论文开题报告
（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：
我国基于特定的民族文化传统的养老方式为家庭养老模式,但是随着经济、社会结构、人口、家庭结构以及相关理念的变化,家庭养老模式的困境凸显,文章以定量的标准来评估了目前的家庭赡养能力以及预测了未来的家庭赡养能力。通过建立相应的指标体系来定量衡量家庭赡养的综合能力系数,最终得出我国的家庭赡养能力呈现出平稳下降的趋势并且未来会出现持续下降趋势的结论,为完善养老模式奠定了理论基础。
（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。
马尔柯夫预测法论文参考文献
[1].韩二锋.基于马尔柯夫预测模型的智能停车有效泊位预测研究[J].价值工程.2016
[2].陶娜,李向,张胜.基于灰色GM(1,1)-马尔柯夫预测模型的家庭赡养能力研究[J].统计与决策.2012
[3].王卫群.灰色-马尔柯夫预测模型在物流产品回收中的应用研究[J].物流技术.2012
[4].关革强.马尔柯夫预测法在经济工作中的应用[J].经济研究导刊.2010
[5].张益,高蓉.实时交通量的灰色马尔柯夫预测方法[J].南京师大学报(自然科学版).2009
[6].杨飞雨,俞茹.灰色—马尔柯夫预测模型在股指预测中的应用[J].农村经济与科技.2009
[7].邹志红,王乐娟.湖泊富营养化趋势的灰色马尔柯夫预测[J].环境科学学报.2009
[8].范小青,蒋璐璐,谈黎虹,何勇.季节性迭加趋势—马尔柯夫预测模型及其应用[J].浙江大学学报(农业与生命科学版).2008
[9].李永芳.中国人身保险市场占有率的马尔柯夫预测与分析[J].金融发展研究.2008
[10].于兴杰,畅建霞,黄强,王义民.基于灰色马尔柯夫预测模型的径流量预测[J].沈阳农业大学学报.2008