模糊权马尔可夫模型在桥梁状况预测中应用

在桥梁管理中,由于桥梁承载能力受到荷载、环境、材料等多种因素的影响,具有很大的不确定性,而马尔可夫模型能够以概率的形式反映出这种不确定性,因而预测的结果更为客观,可靠性相对较高。将灰色系统预测模型与马尔可夫概率预测模型相结合,用于我国桥梁承载能力的预测。

桥梁耐久性预测不仅可以揭示桥梁在整个使用期间耐久性退化过程和变化趋势,而且是采取合理维修加固方案的依据.合理的耐久性预测模型保证了桥梁维持在较高的服务水平上,降低了重大安全事故发生的概率,在经济和社会方面都具有重要意义.本文结合马尔科夫过程的特点,建立桥梁耐久性退化模型,总结模型退化步骤,并以具体实例进行计算,得到期望等级与时间的关系曲线,为确定合理的维修加固方案和剩余寿命预测奠定理论基础.

根据公路桥梁荷载的特点,采用新维改进灰色马尔科夫模型进行公路桥梁荷载预测。通过实例预测结果和实测结果比较可知,应用该预测模型对桥梁荷载进行预测,其预测精度、准确度较高,本荷载预测模型可以直接应用于桥梁结构设计和耐久性研究。

造成目前商品房空置率高的主要原因是房地产开发商需求预测出现偏差从而导致决策失误。本文借助马尔可夫链的相关理论,构建了消费者住宅面积需求动态预测模型,通过算例分析说明了该模型在住宅面积需求预测中的应用,并运用spss统计分析软件对预测结果进行了合理性证明。

在可持续发展概念的深远影响下，人们越来越关注威胁自己生存的地球上的资源枯竭和环境污染问题，世界各地纷纷兴起绿色革命，积极营建绿色住宅是我国房地产业走可持续发展道路的必然选择。本文以马尔可夫链理论为基础，通过建立基于马尔可夫链的绿色住宅需求预测模型，对绿色住宅市场需求进行预测，为房地产开发企业的住宅产品开发提供决策依据。

基坑预测问题关系到工程施工的安全,在施工过程中对基坑进行周密的监测和变性预测分析显得尤为重要.针对传统预测模型存在固有偏差和可靠性低的缺点,采用新陈代谢的原理对无偏灰色加权马尔科夫模型进行改进.该模型先用无偏灰色模型拟合系统的总体变化趋势,然后,对拟合残差进行马尔可夫状态划分,并根据各阶权重对不同步长的转移矩阵进行加权处理,用加权后的无偏灰色马尔科夫模型进行预测.在每一步的预测中,利用新陈代谢的原理不断更新建模所使用的数据.将该模型用于基坑沉降预测,并通过实例进行验证.实验表明:基于新陈代谢的无偏灰色加权马尔科夫模型提高了基坑沉降预测的精度和可靠性,预测精度与未改进模型相比提高了8.54%.

桥梁耐久性预测不仅可以揭示桥梁在整个使用期间耐久性退化过程和变化趋势,而且是采取合理维修加固方案的依据。该文考虑桥梁耐久性检测数据非等时距的特点,采用三弯矩法对其进行处理,并在处理数据基础上,应用灰色-马尔科夫组合模型进行模拟,并提出组合模型对桥梁耐久性进行预测,解决了传统模型无法考虑不确定因素和耐久性状况不平稳变化的影响。最后通过对辽宁省某桥的耐久性进行实际预测,并将计算结果进行对比,验证了改进模型的有效性和实践性。

根据2010年中国公路货运价格指数,利用二状态一阶马尔柯夫模型对公路货运价格进行研究,并预测2011年部分月份数据。结果表明运价上涨和下跌状态之间存在不同的转移概率,其平均持续期分别为1.71、1.91个月,中国公路货物运输价格指数的持续期不是很长,可变性较大。

人力资源是企业生存发展的重要条件。目前许多工程监理企业存在人员结构不合理现象。结合实例,应用马尔可夫预测模型对工程监理企业人力资源进行预测,可为监理企业人力资源规划提供理论上的参考和方法上的指导。

采用传统灰色gm(1,1)模型预测道路交通事故这类随机性、波动性较大的数据,存在拟合较差、精度不足等问题。运用马尔可夫模型对预测结果进行优化,并建立灰色马尔可夫预测模型。将该模型应用于1998~2007年全国道路交通事故数据来预测2008年事故次数,结果表明采用该模型预测精度达到96.9%,明显优于单独使用gm(1,1)模型的预测结果。

针对房地产营销过程中,价格变化随机性的特点,将灰色gm(1,1)预测与马尔柯夫预测有机结合,构成灰色-马尔柯夫预测模型,对未来某一时段的房价进行预测。结果表明,该模型是可行的和有效的。

交通量是一个不平稳的时间序列,在不确定性条件和缺乏数据资料的情况下,交通量的预测是一个较复杂的问题。灰色马尔科夫链模型是一种结合经典灰色理论和马尔科夫链的状态转移行为的预测模型。该模型在灰色预测理论的基础上,再对随机波动大的残差序列进行马尔科夫预测,实现了两者的优势互补,克服了两者的不足。以太原市漪汾桥断面的交通量的数据在传统灰色gm(1,1)预测模型的基础上建立交通量的灰色马尔科夫链模型,研究表明,该模型在交通量的预测方面相对传统的灰色gm(1,1)模型有更高的精度。

基于灰色理论和马尔科夫理论,建立传统的灰色预测模型和灰色马尔科夫预测模型,对西安地铁客流量的数据进行分析预测；然后对原始数据序列滑动平均处理,再用无偏gm(1,1)模型拟合系统的发展变化趋势,将修正后得到的模型与马尔科夫模型进行结合,提出改进的灰色马尔科夫模型预测方法。利用改进后的新模型对地铁客流的预测结果与传统的灰色马尔科夫模型进行对比。结果表明,改进后的灰色马尔科夫模型预测精度有显著提高。

将结合灰色系统理论与马尔可夫理论,对公路交通事故进行预测.利用灰色马尔可夫预测模型,可有效地处理类似交通事故等随机性、波动较大的数据。

针对公路运量预测中弹性系数随机波动性较大的问题,结合灰色模型可以揭示预测数据的发展趋势以及马尔可夫预测适合描述随机波动性较大的预测问题的优点,建立了公路运量预测中弹性系数的灰色马尔可夫预测模型;用该模型对北京市公路客运弹性系数进行预测,验证了模型对公路运量中弹性系数进行预测的合理性。研究结果表明,灰色马尔可夫预测模型能够较好地提高公路运量预测中弹性系数的预测精度,对于提高公路运量预测精度具有重要意义。

灰色模型不适合长期、随机性和波动性较大的数据序列预测,针对这一问题引入马尔可夫预测理论,建立了公路运输弹性系数的灰色马尔可夫预测模型。模型兼有灰色预测和马尔可夫预测的优点,克服了随机波动性数据对公路运输弹性系数预测精度的影响,拓宽了灰色预测模型的应用范围。通过湖南省公路客运弹性系数预测的实例证明,基于灰色马尔可夫的公路运输弹性系数预测模型的预测精度普遍高于灰色gm(1,1)模型的预测精度,具有较好的实用性。

建筑物作为一个特殊的物体,必须正确预测其变形发展趋势,灰色gm(1,1)模型由于自身的局限性使其在沉降预测中显得方法单一。本文提出一种预测模型,灰色马尔可夫模型,该模型结合了灰色模型和马尔可夫模型的优点,共同来判断建筑物的发展趋势,并通过实例来验证该方法的可行性。

以湖南省怀新(怀化—新晃)高速公路k1469+545—745边坡为研究对象,分别采用灰色gm(1,1)和灰色-马尔科夫模型对边坡位移实测数据进行建模分析,计算边坡位移变形预测值,并分析两种模型的预测精度,进而确定两种模型的预测适用时间。结果显示,灰色gm(1,1)模型适用于4个月内边坡位移预测；灰色-马尔科夫模型可用于9个月内边坡位移预测,且预测时间内边坡稳定。

针对深基坑变形难以建立准确的计算模型进行预报问题,本文运用非等时距灰色-马尔科夫链对深基坑变形量进行预测。首先基于原始实测数据,建立非等时距灰色预测模型；然后采用马尔科夫链对预测值残差序列进行修正,进一步提高预测模型的预测精度；最后对潍日高速跨铁路转体桥深基坑4个测点的变形量进行预测。研究表明,灰色-马尔科夫链模型的预测精度明显高于灰色模型,预测值与实测值吻合较好,预测值后验差为0.07、0.37、0.16和0.33,精度等级均为1级,该模型为深基坑变形预测提供一种新方法。

本文用加权马尔科夫链模型预测水库含沙量,结合水库实测入库含沙量数据,分析加权马尔科夫链模型在水库含沙量预测精度。研究结果表明：加权马尔科夫链模型适用于水库含沙量的预测,在年尺度上预测值和实测值之间的相对误差在14.47%~19.25%,过程拟合系数0.7以上;在小时尺度上预测值和实测值之间的相对误差低于15%,过程拟合系数可达到0.65以上,预测精度符合入库含沙量预测规范的要求。研究成果对于水库含沙量预测方法提高参考价值。

以提高铁路客流预测精度为出发点,通过对传统的灰色模型进行分析,采用积分的数学思想对灰色预测背景值进行优化.结合马尔科夫预测模型的优点,运用马尔科夫对优化后的灰色预测模型误差进行修正,提高了预测模型的精度.以我国铁路客流预测为实例,通过对预测模型的预测结果的对比研究,验证了模型的有效性.

针对随机波动较大的施工质量成本预测问题,结合灰色scgm(1,1)预测模型和马尔可夫预测模型的优点,建立了灰色马尔可夫scgm(1,1)预测模型,并以实例证明灰色马尔可夫预测模型对随机波动性较大的施工质量成本的数据列的预测,具有较高的准确性。