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基于新维无偏灰色马尔可夫的交通事故预测赵玲;许宏科【摘要】The prediction of traffic accident is the basis of transportation safety, assessment and decision-making. Based on the traditional grey forecasting model and Markov chain theory, as well as the new information has priorities, equal dimension and new information unbiased grey Markov forecasting model is established. Combining the characteristics of grey prediction and Markov theory, the model imitates the development tendency of the forecast system with unbiased grey model, while Markov prediction is used to forecast the fluctuation along the tendency. The newest data are gradually added while the oldest one is removed from original data sequence. Then, the number of road traffic deaths from 2000 to 2010 is taken as original data to establish forecasting model predicting the deaths from 2011 to 2015. Experimental results show that the prediction accuracy of the equal dimensional and new information grey Markov forecasting model has fewer errors and better forecasting precision, especially for medium and long-term prediction.% 交通事故预测是交通安全评价、规划和决策的基础。
利用马尔可夫链模型优化供应链库存管理在当前日益竞争激烈的市场环境下，供应链的高效运作对于企业的发展至关重要。
而库存管理作为供应链的重要环节，直接影响着企业的成本和运作效率。
为了优化供应链的库存管理，越来越多的企业开始采用马尔可夫链模型进行预测和优化，以提高库存的管理水平。
本文将介绍马尔可夫链模型的基本原理，并探讨其在供应链库存管理中的应用。
1. 马尔可夫链模型的基本原理马尔可夫链模型是一种重要的概率统计模型，常用于描述具有随机特性的事件或系统的行为。
它基于马尔可夫性质，即未来状态的概率只与当前状态有关，与过去的状态无关。
马尔可夫链模型可以用状态空间、状态转移概率和初始概率分布来描述。
其中，状态空间是指系统可能处于的所有状态的集合；状态转移概率是指在当前状态下，系统转移到其他状态的概率；初始概率分布是指系统在初始状态下各个状态的概率分布。
2. 马尔可夫链模型在供应链库存管理中的应用2.1 需求预测供应链的库存管理首先需要准确地预测需求。
传统的需求预测方法通常基于历史数据，忽略了时间和状态的关联性。
而马尔可夫链模型可以根据当前的库存状态和过去的状态转移概率，预测未来的需求。
通过分析过去几次的库存变动情况，可以建立起一个马尔可夫链模型，根据当前状态和状态转移概率，预测下一个时间段的需求趋势。
这样可以更准确地预测需求，避免库存过剩或供应不足的情况发生。
2.2 订单量和补货策略根据需求预测结果，供应链需要合理确定订单量和补货策略。
传统的方法通常基于人工经验和固定的规则，但往往忽视了需求的变化和库存状态的影响。
而马尔可夫链模型可以根据当前状态和状态转移概率，预测下一个时间段的订单量，并根据库存水平和需求情况，自动调整补货策略。
通过实时监测库存状态和需求情况，供应链可以根据马尔可夫链模型的预测结果，灵活地制定订单量和补货策略，提高库存管理效率。
2.3 库存优化马尔可夫链模型不仅可以用于需求预测和订单量的确定，还可以用于库存水平的优化。
基于灰色预测模型的广西物流需求预测［摘要］本文运用灰色GM(1,1) 预测模型理论，根据统计数据建立了物流需求量模型并对广西未来几年物流需求规模进行了预测，在一定程度上能够为广西物流业发展提供定量依据。
预测结果表明广西物流需求呈稳定增长的态势。
［关键词］GM(1,1)模型；物流需求；预测1引言现代物流作为一种对产品从生产到消费进行高效率的组织和管理的方式，被广泛认为是继生产和营销之后的“第三利润源泉”。
物流产业作为许多国家国民经济的重要组成部分和工业化进程中最为经济的服务模式，正在全球范围内迅速发展，成为一个具有巨大发展潜力的新兴产业。
广西发展现代物流具有优越的条件。
一是得天独厚的港口条件。
广西北部湾港口资源丰富，防城港、钦州港、北海港和铁山港构成广西沿海地区的天然深水港口群，具有建设３亿吨综合性大港口的自然条件。
二是区位优势。
广西地处中国—东盟自由贸易区，是中国面向东盟的桥头堡和对外开放的重要窗口，是泛珠三角经济圈和大西南经济圈的中心结合部，是西南地区重要的运输枢纽、出海通道。
三是政治和政策优势。
随着内地与香港更紧密经贸关系安排（ＣＥＰＡ）的签署、中国—东盟自由贸易区（ＣＡＦＩＡ）的实质性启动、泛珠三角地区经济合作（ＰＥＣＯ）的出台，广西迎来了千载难逢的发展现代物流的战略性机会。
另外，广西是我国唯一可以享受东部沿海开放地区、西部大开发以及民族自治三方面优惠政策的省份，这为广西现代物流的发展创造了其他省份所没有的良好的政策环境。
在现代物流规划过程中，物流需求分析是很重要的的环节。
通过物流分析，可以保证物流服务的供给与需求之间的相对平衡，使社会物流活动保持较高的效率与效益。
广西政府已下定决心将北部湾经济区建设成为中国—东盟物流基地、商贸基地、加工制造基地和信息交流中心。
建成的北部湾经济区将成为带动广西经济发展的新的增长极。
将北部湾经济区打造成“中国—东盟物流基地”，必须要考虑其所依托的整个广西的物流承载能力，科学合理地建设物流园区，使物流产业能适应广西经济发展的需要。
基于Markov模型的区域经济发展预测研究随着社会经济的不断发展和科技的进步，预测未来的趋势和发展已经成为了我们生活中不可缺少的一部分。
而对于各地区的经济发展来说，预测也是一个关键的问题，它可以帮助人们预测未来的区域经济发展趋势，作出更加明智的决策，促进经济的发展和繁荣。
而基于Markov模型的区域经济发展预测研究则成为了一种重要的手段和方法。
一、Markov模型的定义和原理首先，我们来了解一下Markov模型的相关定义和原理。
Markov模型又称马尔可夫模型，是指在一定的状态下，状态转移的概率只与当前的状态有关，与之前的状态无关。
它是一种基于概率的预测模型，常用于模拟随机现象的不确定性。
Markov模型的核心在于它的状态转移概率矩阵，这个矩阵描述的是状态间转移的概率。
其核心原理为：1. 根据一组初始状态（比如当前的经济发展水平）作为模拟起点。
2. 根据状态间转移矩阵计算出下一状态的概率分布。
3. 以此类推，一直计算出某个周期后的状态分布。
二、基于Markov模型的经济预测方法那么，如何将Markov模型应用于经济预测呢？主要方法就是：1. 划分状态：划分各个经济阶段的状态，比如划分为萎缩期、经济调整期、复苏期、高速增长期等状态。
2. 估算状态概率：统计不同状态下历史数据的比例，并进行概率估算。
3. 计算Markov转移矩阵：将状态转移概率矩阵转换为Markov转移概率矩阵。
4. 预测未来经济增长：通过Markov转移矩阵计算未来经济增长的概率分布。
基于以上方法，我们可以对某一特定地区的未来经济发展作出一定的预测，进而对其未来发展模式进行优化。
三、Markov模型的应用实例下面来看一个具体的应用实例：对某地未来3年的经济增长进行预测。
1. 划分状态：将其划分为萎缩期、调整期、复苏期、高速增长期和稳定期等5个状态。
2. 统计历史数据的比例并进行概率估算，得到初始状态分布矩阵如下：[0.1, 0.3, 0.4, 0.15, 0.05]3. 根据历史数据建立状态转移矩阵，如下所示：萎缩期调整期复苏期高速增长期稳定期萎缩期 0.2 0.7 0.1 0 0调整期 0.2 0.4 0.3 0.1 0复苏期 0.1 0.2 0.4 0.2 0.1高速增长期 0 0.1 0.3 0.5 0.1稳定期 0 0 0.1 0.4 0.54. 根据Markov转移概率矩阵计算未来3年的经济增长概率分布：[0.049, 0.167, 0.2611, 0.321, 0.2029]上述分布表明，该地区未来3年的经济增长有70%的概率在复苏期和高速增长期之间波动，也就是说，该地区的经济发展在未来3年中有很大的可能会保持良好的势头。
一个无偏灰色马尔可夫铁路货运量预测模型
王秀
【期刊名称】《工业控制计算机》
【年(卷),期】2011(24)2
【摘要】科学的货运量预测对铁路发展战略的制定具有十分重要的意义.针对传统的灰色预测模型存在固有偏差,在增长率较大和数据异常波动时预测精度低,将无偏灰色理论和马尔可夫链引入预测模型,提出无偏灰色马尔可夫链预测铁路货运量的预测模型.结合实例证明了该模型预测结果更加准确可靠,具有一定的可行性和有效性.
【总页数】2页(P63-64)
【作者】王秀
【作者单位】菏泽学院机电工程系,山东,菏泽,274000
【正文语种】中文
【相关文献】
1.利用无偏最优维数灰色预测模型预测我国公路货运量的发展 [J], 李国辉;朱建良
2.基于无偏灰色模糊马尔可夫链法的铁路货运量预测研究 [J], 谢建文;张元标;王志伟
3.基于新维无偏灰色马尔可夫的农产品产量预测模型 [J], 陈宝平;于海英
4.基于无偏灰色-模糊-马尔可夫链法的民航货运量预测 [J], 赵龙;王晓峰
5.基于无偏灰色-模糊-马尔可夫链法的民航货运量预测 [J], 赵龙;王晓峰
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