检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：鞠飞周鑫源 210037 江苏省南京市玄武区龙蟠路159号

本发明公开一种在线自学习型的马尔可夫车辆速度预测方法，包括如下步骤：(10)构建离线数据库：选取标准工况，整合并形成车辆行驶速度离线数据库。(20)状态转移概率矩阵离线训练：定义车辆加速度为马尔可夫状态，确定预测范围，统计状... 详细信息

标准号: CN116901981A

本发明公开一种在线自学习型的马尔可夫车辆速度预测方法，包括如下步骤：(10)构建离线数据库：选取标准工况，整合并形成车辆行驶速度离线数据库。(20)状态转移概率矩阵离线训练：定义车辆加速度为马尔可夫状态，确定预测范围，统计状态转移事件，计算转移概率矩阵。(30)设计状态转移矩阵实时更新算法：推导状态转移矩阵递归形式，定义自学习因子，利用车辆加速度历史信息，实现状态转移矩阵在线更新。(40)在线预测：获取车辆的加速度历史数据，更新转移概率矩阵，预测车辆速度。采用本发明提出的在线自学习型马尔科夫预测方法，可以提升速度预测的精度与计算时效；同时该发明方法简单易实现，工况自适应强，具有良好的工程应用前景。

关键词：状态转移矩阵离线数据库在线自学习速度预测预测状态转移概率矩阵矩阵计算转移概率转移概率矩阵状态转移事件标准工况车辆行驶定义车辆工程应用离线训练历史数据历史信息实时更新在线更新在线预测自适应自学习推导递归构建算法整合更新统计

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一种高铁桥墩沉降曲线预测方法及系统

一种高铁桥墩沉降曲线预测方法及系统

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作者：龚循强汪宏宇鲁铁定 330013 江西省南昌市经济技术开发区广兰大道418号东华理工大学

一种高铁桥墩沉降曲线预测方法及系统，包括数据准备，采集等时间间距的沉降监测数据，曲线模型方程线性化，利用稳健最小二乘求解模型参数，削弱监测数据异常值扰动；建立曲线模型，基于所得稳健最小二乘曲线模型分别计算模拟区间的模... 详细信息

标准号: CN112434359B

一种高铁桥墩沉降曲线预测方法及系统，包括数据准备，采集等时间间距的沉降监测数据，曲线模型方程线性化，利用稳健最小二乘求解模型参数，削弱监测数据异常值扰动；建立曲线模型，基于所得稳健最小二乘曲线模型分别计算模拟区间的模拟值和预测区间的预测值；预测修正，包括计算稳健最小二乘曲线模型模拟值的残差与相对误差，进行状态划分并建立状态转移概率矩阵，得到马尔科夫预测模型，根据马尔科夫预测模型对稳健最小二乘曲线模型的预测值进行修正，得到高铁桥墩沉降预测值，得到高铁桥墩的沉降趋势。本发明弥补曲线拟合法预测精度不足的缺陷，实现了对高铁桥墩沉降进行简单而可靠的预测，可以更准确的得到高铁桥墩的沉降趋势。

关键词：预测高铁桥墩最小二乘曲线沉降趋势曲线模型预测模型沉降状态转移概率矩阵修正方程线性化沉降监测沉降曲线计算模拟监测数据模型模拟求解模型数据准备相对误差最小二乘扰动拟合法残差采集削弱

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水利设施智能故障检测方法

水利设施智能故障检测方法

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作者：朱高松张宝宝畅丽丽王振华宋小伟路朋举魏体洋李抒航 450000 河南省郑州市安平路77号

本发明公开了水利设施智能故障检测方法，涉及水利技术领域。所述方法包括：步骤1：在水利设施中布设传感器设备，采集水利设施在运行过程中的参数；步骤2：利用随机最大团算法识别有向图中的最大团；步骤3：计算初始状态概率向量，用... 详细信息

标准号: CN118245915A

本发明公开了水利设施智能故障检测方法，涉及水利技术领域。所述方法包括：步骤1：在水利设施中布设传感器设备，采集水利设施在运行过程中的参数；步骤2：利用随机最大团算法识别有向图中的最大团；步骤3：计算初始状态概率向量，用以表示每个最大团作为起始状态的概率；步骤4：利用状态转移概率矩阵对未来的状态进行预测：步骤5：根据出现了故障的最大团对应的所有传感器设备在每个水利设施中的占比百分率，按照概率的大小顺序，依次派出人员进行现场检测。本发明的水利设施智能故障检测方法具有全面、实时监测、故障预测准确、管理决策支持等优点，能够提高水利设施的安全性、稳定性和运行效率，降低了维护成本和风险。

关键词：水利设施传感器设备智能故障状态转移概率矩阵初始状态概率故障预测管理决策起始状态实时监测水利技术算法识别现场检测运行过程运行效率布设有向图检测概率向量采集预测维护

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大数据驱动的分布式驱动电动汽车车速预测方法及系统

大数据驱动的分布式驱动电动汽车车速预测方法及系统

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作者：王震坡刘济铮张雷 100081 北京市海淀区中关村南大街5号

本发明涉及一种大数据驱动的分布式驱动电动汽车车速预测方法及系统，通过构建基于马尔科夫链的初始状态空间，根据实时工况数据对初始状态空间进行重构，得到重构状态空间；基于临近代替法，在样本工况数据中的离散采样点的集合中确定... 详细信息

标准号: CN115565385A

本发明涉及一种大数据驱动的分布式驱动电动汽车车速预测方法及系统，通过构建基于马尔科夫链的初始状态空间，根据实时工况数据对初始状态空间进行重构，得到重构状态空间；基于临近代替法，在样本工况数据中的离散采样点的集合中确定与当前的实时工况数据的离散采样点距离最近的采样点，并根据替代采样点所处的状态替换当前的实时工况数据的状态，得到替换状态空间；基于最大似然估计法，根据替换状态空间得到状态转移概率矩阵；最后对预测时域内的车辆未来车速进行预测，得到未来车速状态。本发明实现了样本空间实时更新和系统状态在线替换，有效地解决了由于样本工况状态缺失导致的预测中断问题，提高了车速预测精度和实时性。

关键词：实时工况数据状态空间车速替换预测离散采样采样点重构样本状态转移概率矩阵最大似然估计法分布式驱动马尔科夫链车速状态电动汽车工况数据工况状态实时更新系统状态样本空间预测时域在线替换大数据点距离实时性有效地构建集合驱动中断替代

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用马尔柯夫模型预测长江中下游地区旱涝灾害的试验

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中国减灾 1997年第4期7卷 33-39页

作者：冯强王昂生中国科学院减灾中心

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考虑保证率约束的马氏决策规划和罚因子法

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清华大学学报(自然科学版) 1983年第1期 61-71页

作者：张万琪姜启源林元烈应用数学系

在水电站水库优化调度中，常用马氏决策规划寻求使平均年期望发电量达到最大的最优策略。但是这种策略往往不能满足所谓保证率的要求。本文对带有报酬的完全各态历经的马氏链，根据工程上使用的频率形式保证率的定义，给出它的概率形式... 详细信息

在水电站水库优化调度中，常用马氏决策规划寻求使平均年期望发电量达到最大的最优策略。但是这种策略往往不能满足所谓保证率的要求。本文对带有报酬的完全各态历经的马氏链，根据工程上使用的频率形式保证率的定义，给出它的概率形式的定义。从而把问题归结为一种随机性约束下的马氏决策规划。对于用罚因子法求解这一问题进行了研究，证明该方法的一些在实用上有价值的性质。最后推广到水库优化调度所需要的周期性的情况。

关键词：最优策略破坏率定义各态历经马氏决策规划报酬罚因子状态转移概率矩阵期望马氏过程概率分布

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跨流域补偿调节的马氏决策模型

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海河水利 1984年第2期 5-15页

作者：郑云鹤天津市水利局

前言本文根据马氏决策理论,给出了跨流域补偿调节的最优决策模型和求解方法。可得到最优的调水策略。一、系统的描述(一)系统的物理意义系统包括两个流域,甲河流上游有调节水库 A、库容为 S,入库水量为 X,在水库 A 的

关键词：状态转移概率矩阵径流量状态概率向量决策变量概率分布报酬

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基于隐马尔可夫模型的低慢小目标航迹威胁识别方法

基于隐马尔可夫模型的低慢小目标航迹威胁识别方法

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作者：沈艳秋盛佳恋金文付朝伟魏维伟王海涛 200233 上海市闵行区中春路1555号

本发明提供了一种基于隐马尔可夫模型的低慢小目标航迹威胁识别方法，包括如下步骤：S1、将低慢小目标对于保护区的威胁度分为低、中、高三个等级，建立具有三个隐状态的隐马尔可夫模型，并初始化隐马尔可夫模的参数；S2、构建观测序列... 详细信息

标准号: CN114676743B

本发明提供了一种基于隐马尔可夫模型的低慢小目标航迹威胁识别方法，包括如下步骤：S1、将低慢小目标对于保护区的威胁度分为低、中、高三个等级，建立具有三个隐状态的隐马尔可夫模型，并初始化隐马尔可夫模的参数；S2、构建观测序列，作为隐马尔可夫模型的输入，观测序列的输入为低慢小目标的航迹信息；S3、对隐马尔可夫模型进行训练和参数优化，输出最优的状态转移概率矩阵和发射状态概率矩阵；S4、基于最优的状态转移概率矩阵和发射状态概率矩阵得到最优的隐马尔可夫模型。该方法基于隐马尔可夫模型可实现动态评估的优良特性，简单且准确地刻画目标航迹与威胁等级之间的动态关系，在低慢小目标的威胁评估领域有很强的可应用性和高效性。

关键词：隐马尔可夫模型小目标状态转移概率矩阵发射状态概率矩阵观测序列威胁参数优化动态关系动态评估航迹信息目标航迹威胁评估保护区初始化高效性应用性构建航迹刻画输出

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应用灰色马尔柯夫链方法预测山东省棉花产量

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统计与信息论坛 1994年第2期9卷 75-80页

作者：朱孔来山东省统计局

棉花是山东省的重要经济作物,也是棉纺工业生产的重要原材料。棉花产量的高低对全省国民经济的发展具有举足轻重的作用。因此,提前对计划年度的棉花生产年景和棉花产量作出有科学依据的预测,对于制订经济计划、进行生产调度和安排棉纺... 详细信息

棉花是山东省的重要经济作物,也是棉纺工业生产的重要原材料。棉花产量的高低对全省国民经济的发展具有举足轻重的作用。因此,提前对计划年度的棉花生产年景和棉花产量作出有科学依据的预测,对于制订经济计划、进行生产调度和安排棉纺工业生产等方面都有着重要的意义。

关键词：棉花产量山东省灰色马尔柯夫链棉花生产状态转移概率矩阵趋势产量马尔柯夫链方法产量预测科学依据变化趋势

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基于时域数据分析的大气污染物监测方法及系统

基于时域数据分析的大气污染物监测方法及系统

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作者：杨亮刘鹏王慧李世奇姚成才李潘 214000 江苏省无锡市滨湖区蠡园开发区吟白路1号研创大厦1701-1室

本发明公开了基于时域数据分析的大气污染物监测方法及系统，涉及大气污染物监测领域。本发明技术方案通过获取采样时段连续周期内待监测污染物的历史数据，采用聚类方法将污染物含量的范围划分为k个状态区间，获取采样的待监测污染物... 详细信息

标准号: CN118070110A

本发明公开了基于时域数据分析的大气污染物监测方法及系统，涉及大气污染物监测领域。本发明技术方案通过获取采样时段连续周期内待监测污染物的历史数据，采用聚类方法将污染物含量的范围划分为k个状态区间，获取采样的待监测污染物含量时域序列D，对与待监测污染物含量相关的影响因素数据进行相关性分析，筛选出正向影响因素和反向影响因素类型，按含有的影响因素类型将采样周期分类，计算含量状态转移概率，获取不同周期状态下的含量状态转移概率矩阵，根据当前时刻t时的周期状态和待监测污染物含量，选择对应的状态转移概率矩阵对待监测污染物含量进行预测，获取下一周期内待监测污染物含量的预测值。

关键词：污染物监测影响因素状态转移概率矩阵大气污染物周期状态状态转移概率采样时段采样周期历史数据连续周期时域数据时域序列状态区间采样预测聚类正向分析筛选分类

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