基于马尔科夫链在科特迪瓦某工程沥青混凝土路面安全状态预测
马尔科夫预测报告
中跨合龙前实测表
合龙精度是评价施工监控预测精度的重要依据。经现 场测量合龙前的数据，合龙段左右两厢室最大相对位移 6mm，可以直接说明该误差调整方法行之有效。
预测数值分析
合龙后底板高程图
实测高程与设计高程之差
结论
（1）运用此模型对郓城新河大桥施工实时控制、预测，结果表明该 模型精度较高，充分验证了该方法的合理性与有效性，保证该桥顺利 安全的合拢，可作为以后类似工程误差分析、预测工作的参考。
（2）施工过程对监控扰动较大，该修正模型对各种噪声集中处理， 替代误差分类、分层调整的繁琐程序，使得监控工作在保证精度、安 全的前提下方便快捷有序进行，通过预测结果可以看出马尔科夫残差 修正灰色模型的预测结构更接近原始数据，说明精度已经提高。 （3）在运用数学软件计算过程中，误差原始序列和马尔科夫残差序 列可能出现正负交替现象，需要叠加消除负值参量，并且要在后续分 析中恢复还原，分析人员需注意该细节，以绝对保证预测精度。
预测所用参数
i i i Hli Hs Hm Hg h
中跨立模标高 中跨实测标高 中跨理论标高 (m) (m) （m） 47.686 48.110 48.503 48.861 49.184 47.662 48.093 48.481 48.844 49.168 47.556 48.085 48.479 48.839 49.163 中跨误差 (mm) 6 8 2 5 5 边跨立模标高 边跨实测标高 边跨理论标高 (m) (m) （m） 47.513 47.864 48.184 48.470 48.724 47.487 47.835 48.154 48.455 48.707 47.491 47.839 48.160 48.462 48.711 (0) ˆ (0) (k 1) (1 ea ) x (1) eak K(1 ea ) (0) (1) ea k x a a
基于新维无偏灰色马尔可夫的交通事故预测
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。
基于马尔科夫链的风电并网系统运行可靠性评估分析
《电气自动化》2020年第42卷第6期能源发电控制技术The New En e rgy Power Control Tech no l ogy基于马尔科夫链的风电并网系统运行可靠性评估分析林志艺(国网厦门供电公司，福建厦门361001)摘要：设计了一种通过马尔科夫链对风电并网系统进行运行稳定性分析的高效方法，通过MATLAB软件对改进后的IEEE-RTS79系统实，根据源-网-荷不确定性因素评价了马尔风电并网系统的运行状态与稳定性。
结果表明:采用风电并网得的计算时间相对于蒙特卡洛生了明显缩短，在各场景下得到的系统运行状态概率解析结果和统计变化结果相符！处于恒定的负载状态下，风电场后使系统获得了更高的发电，可以利用风电场来传统的电源实现稳定供电的过程，使系统功率保持恒定状态，系统更易实运行过程，显著系统运行性,采用风电并网以使系统获得更稳定的供电性能！处于恒定负载状态下，采用风电并网对电网功率不平衡状态发挥明显作用，提高了系统状态分析过程的复杂程度!关键词：风电并网；系统运行;马尔；可靠性;评估分析DOI：10.3969/j.is.1000-3886.2020.06.006［中图分类号&TM711［文献标志码］A［文章编号&1000-3886(2020)06-0017-03Evaluation and Analysis ot Operation Reliability otthe Wind Power lntegration Systom Based on Markov ChaoLin Zhiyi(Statr Grid Xiamen Powcs SUpply Co.,Xiamen Fiijian361001,China)Abstract:An efficient method was developed te analyze the operation stabilita of the wind power intearation system through the Markov chain.The improved IEEE-RTS79system was simulated by Matlab,and the operation state and stabilita of the wind power intearation system w:ith the Markov chain were evaluated according te the source-netaork-load uncertainta factors.The results showed that the colculation time obtained in this method was sianificantlo shorter than that obtained by Monte Carlo aloorithm,and probabilistic analyticoi results ooszsiem opeaaioon siaieobiaoned undeaeaaoousscenaaoosweaeconsosieniwoih iheaesuaisoosiaiosiocaachanges.Undeaihesiaieoo constant load,wind farm access te the system gave higher power generation marain,and the wind power farm could replace the traditional power source te realize stable power supply,maintain system power in a steady state,and make X easier te realize normal system operation,thus remarkably improving system operation reliability-The proposed wind power integration method could enable thesystem toobtaon mo>estabaepowe>suppaype>oomance.Unde>thecondotoon ooconstantaoad,thewond powe>onteg>atoon app>oach couad obeoousassupp>e s g>od powe>ombaaance,and makessstem stateanaassosp>oce s moecompaocated.Keyword-:wind power intearation;system operation;Markov chain;reliability；ewluation analysis0引言蒙特卡洛模拟法属于现阶段获得广泛使用的一种可靠性评估方法，但采用该方法进行模拟时需要消耗大量时间，并且无法实现快速收敛以及存在资源占用量高的缺陷［1^3］。
基于深度学习的沥青路面使用性能预测研究
摘要：在高速公路的使用过程中，路面的使用性能会由于车辆的不断经过和碾压以及天气的变化而降低。
目前，道路维护均是在道路出现裂缝和其他肉眼可见的损伤后，才进行养护和维修，这样不仅会增加路面养护和维修的费用，还会错过道路维护的最佳时机，因此早期养护和及时获取待检测信息尤为关键。
本文的主要研究内容是在深度学习的基础上对高速公路技术指标路面性能指数（PQI）进行智能化预测。
本文利用长短记忆（LSTM）神经网络模型对河北省某高速公路的路面状况指数PQI进行了预测。
结果表明，预测的PQI指标与全年的实测数据具有显著的一致性，确定性系数达到了0.7，预测结果是可靠的。
1国内外研究现状路面使用性能预测模型可以分为确定型预测模型、概率型预测模型和人工智能算法预测模型。
确定型预测模型是根据经验法或力学法模型建立特定数学形式的表达式，可根据表达式计算出路面使用性能的数值，即满足给定条件时模型给出的预测结果是唯一的。
概率型预测模型可以预测出路面性能的状态分布，主要包括贝叶斯预测模型、剩余寿命曲线模型和马尔可夫预测模型。
人工智能算法主要包括机器学习算法和深度学习算法。
人工神经网络通过模拟生物神经元进行信息处理，具有强大的拟合能力，能够准确地找到各种因素和路面性能之间的联系。
近些年来，随着路面性能采集技术的进步，路面管理系统的完善以及大量路面性能数据的积累，人工神经网络算法在路面使用性能预测领域得到了广泛的应用。
2道路养护组成、影响因素及养护相关指标2.1 道路养护组成路面养护从概念上大体可以分为纠正性养护和预防性养护，纠正性养护是在病害出现以后对路面进行养护处理，养护方式比较被动，往往需要重复投入，修复规模比较大。
预防性养护主要是在道路状态良好的情况下提出多种预防养护措施，在不同阶段采取相应的养护技术对其进行定期维修、保养，使道路在生命周期内能够保持良好的道路服务水平和运营效率，最大程度地发挥其经济效益。
路面使用性能的预测对路面养护时机和养护方法的确定起着至关重要的作用。
沥青路面使用性能预测研究方法分析
沥青路面使用性能预测研究方法分析发布时间：2021-06-17T12:16:28.510Z 来源：《基层建设》2021年第7期作者：周立[导读] 摘要：对常用的沥青路面使用预测方法马尔可夫模型、时间序列模型、灰色GM(1，1)模型做了介绍，并基于灰色模型GM(1，1)对某高速公路沥青路面的路面破损状况指数PCI进行了实例预测。
重庆交通大学土木工程学院重庆 400074摘要：对常用的沥青路面使用预测方法马尔可夫模型、时间序列模型、灰色GM(1，1)模型做了介绍，并基于灰色模型GM(1，1)对某高速公路沥青路面的路面破损状况指数PCI进行了实例预测。
关键词:沥青路面；使用性能预测；马尔可夫模型；时间序列；灰色GM(1，1)模型一、引言近年来，我国公路建设范围以及通车里程不断增加，2018年底，我国仅高速公路通车里程已达约14.3万公里，位居世界第一，交通建设得到了不断发展并且实现了历史性的跨越。
随着公路的快速发展和公路网的逐渐形成，交通量不断增大，公路的养护问题日益凸显，公路的建设和养护并行已成趋势，我国目前公路养护里程约476万公里。
我国各个省市为进一步提高公路服务水平，根据自身公路养护的特点陆续进行了研究，但是，与美国、日本等发达国家的管养水平仍有差距，路面管理系统还未成熟，并且我国养护工程量、养护资金、管理难度日益增大。
沥青路面建成通车后，在交通荷载和自然因素的综合影响下，沥青路面容易出现裂缝、车辙等早期病害，使得行车舒适性降低，路面服务水平下降，PQI(路面技术状况指数)逐年降低，为了确定沥青路面最佳养护时机，非常有必要对路面使用性能进行预测，作为路面养护系统中重要的组成部分，对路面使用性能精确的预测是制定出合理的养护决策的关键。
因此，为提高公路服务水平以实现沥青路面全寿命周期养护，对沥青路面使用性能预测的研究具有重要的实际意义。
沥青路面使用性能预测方法主要分为概率型模型和确定性模型，随着研究的深入，除传统的回归分析外，如:时间序列、灰色模型、BP 神经网络、马尔可夫模型等逐渐被运用到了路面使用性能预测中，不同的模型具有不同的特点，下面对各种常见预测方法:马尔可夫、时间序列、灰色GM(1，1)模型研究现状进行介绍，并通过灰色模型对工程实例进行预测分析。
改进无偏灰色模型预测沥青路面使用性能评价指标
湖南交通科技
ＨＵＮＡＮＣＯＭＭＵＮＩＣＡＴＩＯＮＳＣＩＥＮＣＥＡＮＤＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ
文章编号：１００８?８４４Ｘ（２０１８）０１?００１８?０５
Ｖｏｌ．４４Ｎｏ．１ Ｍａｒ．２０１８
改进无偏灰色模型预测沥青路面使用性能评价指标
张 萌１，祝 飞２
（１陕西交通职业技术学院 汽车学院，陕西 西安 ７１００１８；２陕西高速公路工程试验检测有限公司，陕西 西安 ７１测，根据预测结果提出了相应的养护措施。
关键词：沥青路面；使用性能；灰色理论；无偏灰色模型；马尔可夫状态转移矩阵；残差
中图分类号：Ｕ４１６２１７
文献标识码：Ａ
０ 引 言
截止目前，我国高速公路建设成果卓著，通车 总里程超过 １３万 ｋｍ，陕西省高速公路通车里程达 ５０００ｋｍ以上，其中高速公路通车年限超过 １０ａ 的路段超过 １６００ｋｍ，通车年限 ５～１０ａ的路段超 过 １３００ｋｍ，通车年限在 ５ａ以内的路段高速公路 共计 ２０００ｋｍ［１］。早期修建的高速公路沥青路面每 年都在实施不同程度的大中修养护工程。在适当的 时机采取合理的养护措施，在尽可能不增加或少增 加投资的前提下，减小路面损坏，提高高速公路的 服务水平，延长路面使用寿命显的尤为重要。而每 年进行的运营高速公路路面检测作为道路管理部门 制定来年公路养护计划的主要依据，其重要性显而 已见。高速公路路面性能随着使用年限的增加逐年 衰减，其衰变过程存在一定的规律，提前掌握这一 规律，预测未来路面使用性能变化状况对养护工程 起到积极作用。
收稿日期：２０１７?１０?１０ 作者简介：张 萌（１９８５?），女，讲师，硕士研究生，主要研究方向为交通规划、轨道交通等。
１期
张 萌，等：改进无偏灰色模型预测沥青路面使用性能评价指标
马尔可夫链预测模型及一些应用
南京邮电大学学位论文原创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。
尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得南京邮电大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。
与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。
本人学位论文及涉及相关资料若有不实，愿意承担一切相关的法律责任。
研究生签名：_____________日期：____________南京邮电大学学位论文使用授权声明本人授权南京邮电大学可以保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子文档；允许论文被查阅和借阅；可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索；可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编本学位论文。
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论文的公布（包括刊登）授权南京邮电大学研究生院（筹）办理。
涉密学位论文在解密后适用本授权书。
研究生签名：____________导师签名：____________日期：_____________南京邮电大学硕士学位论文摘要学科、专业：理学、应用数学研究方向：应用概率与随机信息系统作者：2009级研究生温海彬指导教师：王友国教授题目：马尔可夫链预测模型及一些应用英文题目：The application on some predic t ion with Markov chain model主题词：转移概率；优化；马尔可夫链；加权马尔可夫链；灰色马尔可夫链Keywords:transition probability;optimization;Markov chain;weighted Markov chain;gray Markov chain摘要马尔可夫链是一种时间离散、状态离散、带有记忆情况的随机过程，是预测问中常用的一种数学模型。
本文基于马尔可夫链分别对安徽17个地级市人均GDP、东方6+1彩票和全国电信业务总量进行预测。
神经网络与马尔科夫组合预测模型在高速公路沥青路面使用性能中的应用
模型中 T1 （ t） 和 Y2 （ t） 均为确定量， 这里我们根 据预测路段预测值与实际值越逼近越好的原则 ， 建立 二次规划模型来确定 w1 和 w2 。 minJ' （ t） =
2
[ Y（ t） ∑ t =1
n
－
w j Y j （ t） ] ∑ j =1
2
2
s. t.
wj ∑ j =1
2
= 1， w2 ≥ 0 且 w1 ，
②加权平方和平均组合预测模型 Y（ t） = 建立二次规划模型来确定 w1 和 w2 。
n
w 1 Y1 （ t ） 槡
+ w w Y2 t = 1， 2， …， n 2 （ t） ，
minJ' （ t） =
［ Y（ t） ∑ t =1
－
w 1 Y1 （ t ） 槡
表1
2001 35. 7 35. 7 1. 03 1. 03 0. 61 0. 61
1
1. 1
模型简介
BP 神经网络 BP 神经网络， 它是一种非线性映射人工神经网
络。BP 神经网络由 3 层组成， 即输入层、 隐含层和 输出层。研究表明， 应用 BP 网络具有较高的预测精 度。为此，本文采用 BP 网络预测路面使用性能， 其 本结构如图 1 所示。 BP 算法把网络的学习过程分为 正向传播和反向传播两种交替过程 ，如果正向传播输 出的误差平方和达到预期的精度 ，则沿误差的负梯度 力方向将修正各层神经元的权值和闭值 ， 如此反复， 直至网络全局误差平方和达到预期精度。 BP 神经网 络模型可以通过 MATLAB 中的神经网络工具包实现。
年份 月平均最高温度 T / ℃ 累加值 / ℃ 预测值 / ℃ 年平均降雨量 W × 10 3 / mm 累加值 / mm 预测值 / mm AADT × 10 4 累加值 × 10 4 预测值 × 10 4
一种基于改进的马尔可夫链的交通状况预测模型
一种基于改进的马尔可夫链的交通状况预测模型一、本文概述随着城市化进程的加速和交通系统的日益复杂，对交通状况的准确预测成为了解决城市交通拥堵、提高道路使用效率的关键。
传统的交通状况预测方法往往基于历史数据和时间序列分析，但在处理复杂的交通流动态变化时，其预测精度和实时性往往受到限制。
因此，本文提出了一种基于改进的马尔可夫链的交通状况预测模型，旨在通过引入更先进的算法和理论，提高交通状况预测的准确性和实时性。
本文首先介绍了交通状况预测的重要性和现有方法的局限性，然后详细阐述了马尔可夫链的基本原理及其在交通状况预测中的应用。
在此基础上，本文提出了一种改进的马尔可夫链模型，该模型通过引入状态转移概率的动态调整机制，更好地适应了交通流的动态变化。
同时，本文还讨论了模型的实现过程，包括数据预处理、状态划分、状态转移概率的计算以及预测结果的生成等步骤。
本文通过实际交通数据的实验验证，证明了该改进的马尔可夫链模型在交通状况预测中的优越性和有效性。
实验结果表明，该模型不仅提高了预测精度，而且具有更好的实时性和稳定性。
因此，本文的研究成果对于改善城市交通状况、提高道路使用效率具有重要意义。
本文的创新点在于提出了一种改进的马尔可夫链模型，该模型通过引入动态的状态转移概率调整机制，更好地适应了交通流的动态变化，从而提高了交通状况预测的准确性和实时性。
这一研究成果对于城市交通管理和规划具有重要的理论价值和实践意义。
二、相关理论和方法随着城市化进程的加速，交通拥堵问题日益严重，交通状况的预测与管理显得尤为重要。
在众多的预测方法中，马尔可夫链模型因其简单、直观和高效的特性被广泛应用于交通状况的预测。
然而，传统的马尔可夫链模型在处理复杂的交通数据时，其预测精度和适应性往往受到限制。
因此，本文提出了一种基于改进的马尔可夫链的交通状况预测模型，旨在提高预测精度和适应性。
马尔可夫链是一种随机过程，其特点是下一个状态只与当前状态有关，而与过去状态无关。
马尔科夫链在交通流量预测中的使用注意事项(六)
马尔科夫链在交通流量预测中的使用注意事项引言马尔科夫链是一种概率模型，常用于描述在一系列离散时间间隔内状态的转移概率。
在交通领域，马尔科夫链被广泛应用于交通流量预测。
然而，使用马尔科夫链进行交通流量预测需要注意一些重要的事项，以确保预测结果的准确性和可靠性。
数据采集首先，对于马尔科夫链的应用，数据采集是至关重要的。
在交通流量预测中，需要收集各种交通数据，包括车辆流量、速度、道路容量等。
这些数据应该具有高质量和高可靠性，以确保马尔科夫链模型的准确性。
因此，在使用马尔科夫链进行交通流量预测时，需要注意数据的采集方式和质量。
状态空间的确定其次，确定合适的状态空间也是很重要的。
在交通流量预测中，状态空间可以包括不同的车辆流量水平、不同的交通流量密度等。
确定合适的状态空间可以帮助建立准确的马尔科夫链模型，从而提高预测的准确性。
因此，在使用马尔科夫链进行交通流量预测时，需要注意确定合适的状态空间。
转移概率的计算另外，计算转移概率也是马尔科夫链模型中的关键步骤。
在交通流量预测中，转移概率可以描述不同交通状态之间的转移情况。
准确计算转移概率可以帮助建立准确的马尔科夫链模型，从而提高预测的准确性。
因此，在使用马尔科夫链进行交通流量预测时，需要注意准确计算转移概率。
模型验证最后，模型验证也是使用马尔科夫链进行交通流量预测时需要注意的事项。
在建立马尔科夫链模型后，需要进行模型验证，以确保模型的准确性和可靠性。
模型验证可以通过与实际交通流量数据进行比较来进行，从而评估模型的预测性能。
因此，在使用马尔科夫链进行交通流量预测时，需要注意进行模型验证。
结论综上所述，马尔科夫链在交通流量预测中的使用需要注意数据采集、状态空间的确定、转移概率的计算以及模型验证等重要事项。
只有在注意这些事项的前提下，才能建立准确可靠的马尔科夫链模型，从而实现准确的交通流量预测。
因此，在进行交通流量预测时，需要谨慎处理这些事项，以提高预测结果的准确性和可靠性。
马尔科夫链在公路机电设备状态评测上的应用研究
马尔科夫链在公路机电设备状态评测上的应用研究随着社会的发展，交通运输行业越来越重要，而公路机电设备的状态评测对于确保交通安全和设备正常运行至关重要。
在这个过程中，马尔科夫链作为一种经典的随机过程模型，可以为我们提供有效的状态评测方法。
本文将从理论和实践两个方面对马尔科夫链在公路机电设备状态评测上的应用进行研究。
一、马尔科夫链的理论基础1.1 马尔科夫链的概念马尔科夫链是一种随机过程，它具有以下特点：当前状态只与当前状态有关，而与过去状态无关；未来状态只与当前状态有关，而与过去状态无关。
简单来说，马尔科夫链就是一个状态序列，每个状态之间相互独立，且未来状态只依赖于当前状态。
1.2 马尔科夫链的性质马尔科夫链具有以下性质：无后效性、可逆性、完备性。
这意味着，给定一个马尔科夫链，我们可以通过计算得到其未来任意时刻的状态，同时也可以回到任何一个已经发生的状态。
马尔科夫链中不存在一个状态引发多个后续状态的情况。
二、马尔科夫链在公路机电设备状态评测中的应用2.1 马尔科夫链在状态预测中的应用基于马尔科夫链的性质，我们可以构建一个状态转移矩阵，用于描述设备状态之间的转移关系。
然后，通过对这个矩阵进行分析，我们可以预测设备在未来某个时刻的状态。
这种方法的优点是简单易行，不需要复杂的算法和训练数据。
但是，它的局限性在于无法考虑设备内部复杂的相互作用关系。
2.2 马尔科夫链在风险评估中的应用除了状态预测外，马尔科夫链还可以用于评估设备故障的风险。
具体来说，我们可以将设备的状态划分为若干个类别，并为每个类别分配一个概率值。
然后，通过计算不同状态下设备发生故障的概率，我们可以评估设备在某个特定状态下发生故障的风险。
这种方法的优点是可以量化地评估设备故障的风险，有助于我们采取相应的措施降低风险。
但是，它的局限性在于需要对设备的状态进行详细的划分和分类。
三、结论与展望马尔科夫链作为一种经典的随机过程模型，在公路机电设备状态评测中具有广泛的应用前景。
利用马尔科夫链进行工程项目风险评估的技巧(Ⅲ)
在工程项目中，风险评估是非常重要的一环。
它能够帮助项目团队识别和分析潜在的风险，从而采取相应的措施来降低风险发生的可能性和影响程度。
在进行风险评估时，利用马尔科夫链是一种常见且有效的技术手段。
本文将介绍利用马尔科夫链进行工程项目风险评估的一些技巧和方法。
1. 马尔科夫链概述马尔科夫链是一种数学模型，描述了在一系列离散的状态之间转移的概率过程。
在工程项目中，风险也可以被视为一种状态，而风险的发展和演变可以被描述为在不同状态之间的转移。
通过建立风险状态之间的转移概率矩阵，可以利用马尔科夫链来模拟和预测风险的发展轨迹，从而辅助项目团队进行风险评估和管理。
2. 数据收集和整理在利用马尔科夫链进行风险评估时，首先需要对项目中的各种风险状态进行定义和分类。
然后，通过数据收集和整理，获取每个风险状态的发生概率、转移概率以及对应的影响程度等信息。
这些数据的准确性和完整性对于马尔科夫链模型的建立和应用至关重要。
3. 状态转移概率矩阵的建立基于收集到的数据，可以建立风险状态之间的转移概率矩阵。
通过分析和计算不同状态之间的转移概率，可以描绘出风险发展的路径和趋势。
这有助于项目团队对于可能发生的风险事件和其可能的发展轨迹有更清晰的认识，从而更有针对性地制定风险管理策略。
4. 风险状态的评估和监控利用马尔科夫链模型进行风险评估的一个重要目的是为了更好地监控和管理项目中的风险。
通过不断地更新和修订转移概率矩阵，可以根据实际情况对风险状态进行评估和调整，及时采取相应的措施来应对潜在的风险。
5. 模型的修正和改进随着项目的推进和风险的演变，原有的马尔科夫链模型可能需要不断地修正和改进。
这需要对模型的参数进行动态调整，以反映实际情况下风险状态的变化。
同时，还需要不断地完善和优化模型的构建，提升模型的精确度和适用性。
在实际应用中，利用马尔科夫链进行工程项目风险评估需要综合考虑多种因素，包括风险状态的定义、数据的准确性、模型的建立和应用、以及模型的不断修正和改进等方面。
马尔科夫链在公路机电设备状态评测上的应用研究
马尔科夫链在公路机电设备状态评测上的应用研究大家好，今天我们来聊聊一个非常有趣的话题：马尔科夫链在公路机电设备状态评测上的应用研究。
让我们来简单了解一下什么是马尔科夫链。
马尔科夫链是一种随机过程，它具有一个特点，就是当前的状态只与前面的状态有关，而与后面的状态无关。
这就好比我们在打麻将时，摸到一张牌只会影响到后面的牌，而不会受到之前摸到的牌的影响。
那么，马尔科夫链在公路机电设备状态评测上有什么应用呢？我们来看看马尔科夫链在故障诊断方面的应用。
在公路机电设备运行过程中，难免会出现故障。
而故障的产生往往是有规律可循的。
通过分析故障发生前后的状态变化，我们可以构建一个马尔科夫链模型。
这个模型可以帮助我们预测故障的发生，从而提前采取措施进行维修。
比如，我们可以通过监测设备的温度、压力等参数，建立一个马尔科夫链模型，用来预测设备是否会出现过热、泄漏等问题。
这样一来，我们就可以在问题出现之前就进行预防和维修，大大提高了设备的使用寿命。
接下来，我们来看看马尔科夫链在设备维护方面的应用。
对于公路机电设备来说，定期的维护和保养是非常重要的。
而如何制定合理的维护计划呢？这时候马尔科夫链就可以发挥作用了。
我们可以根据设备的使用情况，建立一个马尔科夫链模型，用来预测设备的磨损程度。
通过对磨损程度的预测，我们可以制定出合适的维护计划，确保设备的正常运行。
我们还可以通过马尔科夫链模型来优化维护策略，提高维护效率。
比如，我们可以将设备分为不同的等级，对不同等级的设备采用不同的维护策略。
这样一来，我们就可以实现对设备的精细化管理，提高整体的运维效果。
马尔科夫链还可以应用于设备的性能评估方面。
通过对设备运行数据的收集和分析，我们可以构建一个马尔科夫链模型，用来评估设备的性能。
这个模型可以帮助我们了解设备在不同工况下的性能表现，从而为设备的优化提供依据。
比如，我们可以通过马尔科夫链模型来分析设备在高速行驶和低速行驶时的燃油消耗情况，从而为发动机的优化提供参考。
基于马尔可夫链的工程项目自然风险评估模型
基于马尔可夫链的工程项目自然风险评估模型摘要：世界上自然灾害频发的国家诸多，而中国也属其中之一。
近几年，为了应对规模、危害不断升级的自然灾害，工程项目对于工程人员关于自然风险的评估的能力有了进一步的要求。
本文首先介绍了自认风险的基本概念及其相关分类；然后从工程成本、工期的角度对自然风险影响工程的程度做了定量和定性分析；最后利用马尔可夫链模型对自然风险的影响做了相关预测，利用实例得出结论判断马尔可夫链模型的可靠性并提出相关问题。
关键词：自然风险；工程成本；工程工期；马尔可夫链预测1.自然风险概述1.1 自然风险的定义自然风险：就是由于自然力的作用，造成财产损毁或者人员伤亡的风险。
更进一步的说，自然风险是指因自然力的不规则变化产生的现象而导致危害经济活动、物质生产或生命安全的风险。
1.2自然风险的分类【1】依据工程建设项目可能直接面临的风险，尤其是在极端气象和天气下项目所经常面临的自然风险，将自然风险归纳为以下五类：1.气象灾害。
包括风暴大风、干热风、暴风雨、寒潮、冷害、霜冻、雹及旱灾等。
2.地质灾害。
包括崩塌、滑坡、泥石流、地裂缝、塌陷、火山、矿井突水突瓦斯、冻融等。
3.海洋灾害。
包括风暴潮、海啸、潮灾、海浪、赤潮、海冰、海水入侵、海平面上升等。
4.洪水灾害，包括洪涝灾害、江河泛滥等。
5.地震灾害。
包括有地址引起的各种灾害以及由地震诱发的各种次生灾害，如砂土液化、喷沙冒水、城市大火、河流与水库决堤等。
2.自然风险对工程项目的影响在整个工程的建设过程中，最主要的一个过程——施工阶段大多数时段下是在露天的环境下进行，但天气却从不受人的意志而改变，这将潜在地对工程项目的工期、质量、投资费用及施工安全造成直接影响。
在这样的背景下，就要求参与工程建设相关的技术人员、监理人员具有识别自然风险、预估可能面临的自然风险对工程项目的影响的能力，从而做出预防方案。
接下来，主要从工程成本、工程工期两个方面浅谈自然风险对工程项目的影响。
基于灰色马尔科夫模型的建筑施工安全事故伤亡预测
基于灰色马尔科夫模型的建筑施工安全事故伤亡预测
陆明刚;周乾;彭粮波
【期刊名称】《科学技术创新》
【年(卷),期】2022()26
【摘要】建筑业在推动我国经济全面发展的进程中起着不可替代的作用,但同时在我国的建筑施工过程中由于行业本身的特点,每年都会有大大小小的建筑施工安全事故发生,给人民的生命安全和身心健康带来重大损害的同时,对国家和社会的经济发展以及社会的稳定发展都产生了一定的影响,所以,减少建筑施工安全事故是当务之急。
以浙江省某市2010-2021年发生的建筑施工安全事故为基础,在对比灰色GM(1,1)模型与灰色马尔科夫模型两种模型之后,发现后者的预测精度明显提高了很多,因此利用该模型预测该市未来建筑施工安全事故的变化趋势,对事故预防具有指导意义。
【总页数】4页(P129-132)
【作者】陆明刚;周乾;彭粮波
【作者单位】吉林建筑大学应急科学与工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TU714
【相关文献】
1.基于灰色-马尔柯夫模型的建筑安全事故死亡人数预测
2.基于灰色-马尔柯夫模型的建筑安全事故死亡人数预测
3.基于灰色Verhulst和灰色马尔科夫的电力负荷预
测组合模型4.基于马尔科夫和灰色预测模型的上海市孤寡失能老人护理需求预测分析5.基于灰色马尔科夫模型的道路施工期交通量预测
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高速公路养护施工中沥青路面技术状况预测方法研究
高速公路养护施工中沥青路面技术状况预测方法研究
陈思艳
【期刊名称】《科技创新与应用》
【年(卷),期】2024(14)6
【摘要】为直观掌握公路沥青路面的性能变化情况,使高速公路的养护施工方案具备明确的参考信息,对沥青路面的技术状况做出合理科学的预测,该文针对常见的高速公路沥青路面病害特征进行总结,同时以昭通市农村公路养护工程项目为例采用马尔可夫模型进行预测和分析。
最终得出,基于灰色马尔可夫模型对昭通市农村公路路面技术状况的预测指标与公路实际运行状态相符合,经过相应养护过后,路面性能指标得到显著优化。
因此,通过对高速公路路面性能预测模型进行构建,能够较为直观地针对沥青路面性能指标做出评价、分析与预测,同时结合实际给出相应的养护方案建议,对提升高速公路运行安全性能,延长高速公路运行寿命具有关键性意义,值得推广和运用。
【总页数】4页(P132-135)
【作者】陈思艳
【作者单位】昭通市公路测设队
【正文语种】中文
【中图分类】U418.6
【相关文献】
1.高速公路沥青路面技术状况灰色预测方法
2.不同养护模式下的高速公路沥青路面状况指数预测模型
3.高速公路沥青路面薄层罩面养护技术与施工方法分析
4.高速公路沥青路面日常养护费用与公路技术状况指数的定量关系研究
5.高速公路沥青路面薄层罩面养护技术与施工方法研究
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基于NAR-ARIMA组合模型的高速公路沥青路面破损状况预测
基于NAR-ARIMA组合模型的高速公路沥青路面破损状况预
测
李海莲;高雅丽;江晶晶;司金忠
【期刊名称】《大连理工大学学报》
【年(卷),期】2024(64)3
【摘要】基于NAR神经网络模型和ARIMA传统时间序列预测模型,对高速公路沥青路面的破损状况进行预测,再分别通过最优加权法和残差优化法对两种预测模型进行组合,得到两种组合模型.对各单一模型和组合模型的精度和稳定性进行了比较分析.实例分析表明,组合模型相较于单一模型的精度和稳定性均有所提升,NAR-ARIMA最优加权组合模型预测效果最佳.该组合模型所需样本量较小,且基于时间序列.由于采用历史数据作为影响因素代替指标,该组合模型计算速度快、精度高,适用于日常的预测工作,为后续合理的道路养护决策提供了重要的理论依据.
【总页数】7页(P307-313)
【作者】李海莲;高雅丽;江晶晶;司金忠
【作者单位】兰州交通大学土木工程学院;中铁第六勘察设计院集团有限公司【正文语种】中文
【中图分类】U416.217
【相关文献】
1.基于AHP法的沥青路面破损状况灰色聚类综合评价模型
2.基于PCA-IPSO-RBF 神经网络的沥青路面破损状况预测
3.基于深层循环神经网络的高速公路沥青路面
健康状况预测模型4.组合预测模型在高速公路沥青路面路况指标预测中的应用研究
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基于灰色马尔科夫链的道路交通死亡率预测
基于灰色马尔科夫链的道路交通死亡率预测
贺肖;陈伯辉;沈斐敏
【期刊名称】《福建工程学院学报》
【年(卷),期】2013(011)006
【摘要】道路交通事故死亡率是反映道路交通安全的重要指标,为了对其进行准确预测,将灰色系统理论与马尔科夫链结合起来,构建了灰色马尔科夫预测模型,并将该模型与GM(1,1)模型进行比较分析.结果表明,灰色马尔科夫链模型能更好地预测道路交通事故死亡率.
【总页数】4页(P592-595)
【作者】贺肖;陈伯辉;沈斐敏
【作者单位】福州大学环境与资源学院,福建福州350116;福州大学环境与资源学院,福建福州350116;福州大学环境与资源学院,福建福州350116
【正文语种】中文
【中图分类】U491.31
【相关文献】
1.基于马尔科夫链的道路交通状况的分析预测 [J], 鲁华伟;纪相财;黄利昆;耿艺宸
2.基于灰色BP神经网络的道路交通事故死亡率预测 [J], 贺肖;王旭峰;沈斐敏
3.基于BP神经网络与灰色预测理论的人口死亡率预测 [J], 旷开金;刘金福;徐道炜;祁丽霞;连颖;林郁
4.基于灰色预测模型的我国心脑血管疾病死亡率预测 [J], 李论
5.基于灰色马尔科夫链预测模型的换热站供水温度预测 [J], 袁孝勇;赵艳东
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预 测 。
马尔 科 夫 链 能够 体 现 出某 一 系 统在 实 际 变 化发 展 中
的状 态 ，可 利用 一 组 随 着时 间发展 而 变 化 的量 来 代表 。
若 系 统在 不 同时期 的状态 都 属 于 随机 ， 从 时 间 ｔ发 展 到 时 间 ｔ＋１后 ，状
他在 多次 反 复 的 分析 研 究后 认 为 ，针 对某 一 系 统 而 言 ，从一 个 状 态 转变 为 另 一状 态 的 过程 往 往 具有 一 定 的 转 移 概 率 ， 同时 这 一转 移 概 率能 够 按 照其 上 一种 状 态 进 行 推 算 ，和 这 一 系 统 的初 始状 态 与 转移 前 的过 程不 存 在 较 大 关系 。而 多次 的马 尔科 夫过 程便 组成 了马尔 科夫 链 。 马 尔科 夫 过程 指 的 是对 系 统 状态 和 状 态转 移 情 况进 行 研 究 ，从 某 一状 态 转 变 为 另一 状 态 的可 能 性 ，一 般 是指 状 态 转移 概 率 。对 这 些全 部 状 态 转移 概 率 进 行排 列 即可 得 到转 移概 率矩 阵 ，其主 要特 征表 现 为 以下 两个 方面： （１）
中图分类号 ：Ｕ４１６．２１７
文献标志码 ：Ａ
文章编 号 ：２０９６—２７８９（２０１８）０７－００２２－０２
路 面 随服 役 时 间 的增 长 而 呈现 出劣 化趋 势 ，而这 一 现 象 已普 遍 存 在 于我 国公路 和 国外新 建 的 公路 上。现 在 正在 施 工 中 的科 特迪 瓦 某 工程 ，笔 者希 望 充 分考 虑 路面 投入 使 用 后 的具 体 状态 ，同 时结 合 相关 情 况 做 出有 针 对 性 的对 策 。 马尔 科 夫过 程 的优 势 在 于其 概 念 相对 简 单 ， 在 状 态 预 测 中 能够 得 以很 好 的应 用 ，它 常常 被应 用 到 针 对 复杂 系 统变 化 过 程 中进 行 近似 阐述 ， 即便 部 分复 杂 系 统 的变 化 尚无法 符 合 马尔 科 夫 过程 的要 求 。因 为路 面 状 态 属于 持 续变 化 过 程 中 的 ，在 不存 在 外 部 因素 影 响 时 ， 路 面状 态 处 于逐 渐 缓 慢劣 化 的过程 中， 而在 重 载情 况 下 则 会加 速路 面状 态 的劣 化 。
Ｐ ０（Ｐ 即是 从第 ｉ状态 转 移到 第 Ｊ状 态 的概 率 ）； （２）
一 定 的马 尔科 夫 性质 ， 同时事 物 从某 一 状 态发 展 为 另 一
状 态 的规律 属 于 可 知 的 ，则 能够 借 助于 马 尔科 夫 链 来 实
施 分析 ，从而 对 未 来某 一 阶 段 的系 统 实 际安 全 状态 进 行
ｐ ’ ｐｔ ）＝ ｊ
（２）
ａ ：ｌ。
／ ｛
１．２ 马 尔可 夫分 析 的 基 本假 定 实 际 分 析 过 程 中 能 够 做 出如 下假 定 ： （１）预 测 其
系 统 状 态 数 处 于不 变 的情 况 下 。 （２） 系 统状 态 转 移 概 率 矩 阵不 会 因 为 时 间推 移 而 发 生 改 变 。 （３）状 态 转 移 只会 因 为 前一 状 态 的变 化 而 受影 响 ，整 个 过程 不存 在 无 后 效 性 。
． ２２． Ｉ研究成果 ｌ Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ｆｉｎｄｉｎｇｓ
卿
基于 马尔 科夫链 在 科特 迪 瓦 某工 程 沥 青混凝 土 路 面 安全状 态 预测
高 尚 。 薛 涛
（中交隧道 局第五工程有 限公司，天津 ３００１７０）
摘 要 ： 为 评 估 科 特 迪 瓦某 工 程 沥 青 路 面 的 安 全 性 ， 采 用 马 尔科 夫 过 程 方 法 来描 述 其 承 载 力 的 预 测 状 态 变 化 过 程 。 并 估 算 出路 面 的危 险 状 态 随 时 间 变化 的 关 系。 关 键 词 ： 沥 青 路 面 ： 安 全 状 态 ： 马 尔科 夫 链
若 某 一事 物 的发 展 与具 体 状态 仅 仅 与 其 当 时 的状 态 存 在 关 系 ，而 和 过 去 的状 态 不存 在 关 系 ，那 么 能够 将 这 一 变 化 关 系称 作 是 马尔 科 夫 链 。若 系 统安 全 状 况表 现 为
率进 行 确 定 ，再 实施 预 测 ，对 获得 的预 测 结 果展 开 全 面
分析 。如 得到 的结 果相 对 合 理 能够 提 交预 测 报 告 ；如 结
果不 合理 则 应 当对系 统状 态 和转 移概 率进 行 检查 。
㈨ ；
按 照 马 尔科 夫 链 理 论 ，过 程从 某 一 状 态 发展 到 另 一
态 变量 从 某一 取值 转变 为 另一取 值 ，进 而 完成 状态 转移 。
系 统 从某 一 状 态 发展 为 其他 不 同状 态 的可 能性 也 能够 借
助 于 转移 概率 来表 示 Ⅲ。
１．３ 马 尔可 夫过 程 用于 预 测 基 本 步骤
应 对 系 统状 态 予 以确 定 ，随后 对 各 个状 态 的转 移 概
状 态 的条 件 概率 即是转 移 概 率 ，一 次 转移 矩 阵 为 一步 转
移矩 阵 Ｐ如 下：
ｐ【
●
ｐ ： ：
ＰＯ
●
：
０
ｐ ｎ
初 始 状 态 ｉ，进 行 １＂１步 转 移 后 ，满 足 状 态 Ｊ的 条 件 概 率 可 以表 示为 用 矩 阵表 示为 ｎ步 转移 矩 阵 如 下：
１ 马 尔科夫 链 的基础理 论 阐述 １．１ 马 尔可 夫过程 的 概念
科 尔科 夫 过 程 是俄 国著 名数 学 家 马 尔科 夫 所 提 出 的 针 对 随机 过 程 进 行分 析 的理 论 。马 尔科 夫 在其 实 验 过程 中发现 ，系统 的状 态 转换 过程 中第 ｎ次转 换得 到 的状 态 ， 决 定 了第 ｎ．１次实 验 的结 果 。