基于灰色马尔科夫理论的体能训练效果预测与评价模型

将灰色理论与马尔科夫理论相结合,建立了灰色马尔科夫体能训练效果预测与评价模型,可以反映数据序列的发展趋势,还可缩小预测区间的范围。采用静态与动态相结合的方法,对某学员队五公里武装越野的训练成绩进行评价分析,结果证明灰色马尔科夫预测模型精度高于初级灰色预测模型。     

基于灰色加权马尔科夫的部队集成训练效果预测

针对GM(1,1)预测模型误差较大的问题,在GM(1,1)模型的基础上引入加权马尔科夫模型构建了部队集成训练效果预测模型。该模型以GM(1,1)模型存在的预测残差作为划分马尔科夫状态的依据,通过加权处理对预测结果进行修正。实例分析结果表明,该模型算法简单,易于实现,可以较大地提高部队训练效果预测精度,为部队开展科学有效的实战化训练提供了有力的数据支撑。     

基于RBF神经网络的军事物流设施规模预测

确定合理的军事物流设施规模对于成功实施军事后勤保障十分重要。提出了基于RBF神经网络的军事物流设施规模预测模型的建模方法,该方法旨在确定军事物流设施规模与其影响因素之间的非线性关系;采用算例说明了基于RBF神经网络的军事物流设施规模预测的具体做法,对军事物流设施规模的确定具有指导意义。     

一种解决预测问题的新方法及其应用

本文在分析灰色预测和马尔科夫链预测优缺点的基础上,提出了用灰色马尔科夫链解决预测问题的方法并建立了数学模型,最后以我院二年级本科生英语四级通过率为例说明了其应用。     

利用灰色理论建立舰艇批量生产成本预测模型的探讨

探讨了应用灰色理论建立舰船批量生产成本预测模型的可行性,并针对国内外两型舰船,采用灰色理论,建立ＧＭ（１,１）模型,进行数列预测,取得了精度较高的结果．     

柴油机磨损寿命的灰色马尔柯夫模型预测

基于灰色系统理论,将灰色ＧＭ（１,１）预测模型和马尔柯夫预测模型的优点结合起来,形成一个灰色马尔柯夫预测模型,拓宽了灰色预测的应用范围。特别地,这种模型的预测结果比其它随机波动性较大的数据到模型的预测结果精确得多。对柴油机磨损寿命进行预测,取得了令人满意的结果。     

舰船装备维修费组合预测马尔科夫链修正模型

针对舰船装备维修费样本量小、不确定性大,且受最近一次维修费影响大的特点,将马尔科夫链引入到舰船装备维修费组合预测建模中。针对马尔科夫链状态空间划分的主观性,采用k均值聚类算法对各单项预测模型拟合误差进行聚类,形成k个状态空间;针对以误差最小为准则确定组合预测权重可能导致过拟合的问题,从拟合误差的准确性和发展趋势的相似性两个角度,分别给出了舰船装备维修费组合预测权重确定方法,并结合马尔科夫链对组合预测模型进行了修正。最后,实例验证了该方法的可行性和有效性。     

基于灰色理论的新装备维修保障费用预测

文章以我军某新型装备维修保障费用为研究对象,运用灰色理论的预测模型GM(1,1)对新装备未来维修保障费用进行了预测,并对预测模型的可靠性进行了系统验证。验证表明,通过运用灰色理论预测模型对新型装备的维修保障费用进行预测,可以较准确地反映实际情况,并为决策部门决策提供科学依据。     

灰色-马尔科夫模型在机场道面使用性能预测中的应用

介绍利用灰色-马尔科夫模型对机场道面使用性能进行预测的基本方法和具体步骤,并给出了工程实例.应用分析表明,该方法能够充分利用机场道面使用中各段历史数据,较好地对机场道面使用性能进行预测,且预测结果比单纯的灰色模型有更高的精度.     

火炮射击精度的灰色系统预测

本文应用灰色系统预测的理论与方法,建立了射击精度的子系统与系统的预测模型,为从微观、宏观上控制误差,提高射击效果,提出了一种科学的预测方法。