导读:本文包含了马尔可夫预测法论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:制度环境,灰色马尔可夫预测模型,加权加增长率移动平均法
马尔可夫预测法论文文献综述
刘璞,王萌,马苓,石盛卿[1]（2018）在《灰色马尔可夫预测模型和加权加增长率移动平均法预测精度的比较》一文中研究指出文章通过建立灰色马尔可夫预测模型和加权加增长率移动平均法,对制度环境进行预测,并对预测结果的精度进行比较。为了进一步验证这一结果的可信性,从全国选择14个省份进行预测,预测结果表明灰色马尔科夫预测结果优于加权加增长率移动平均法。(本文来源于《统计与决策》期刊2018年22期）
张磊,王斌,于莉莉[2]（2018）在《基于马尔可夫预测的连续查询隐私保护方法》一文中研究指出针对基于位置服务中攻击者可通过获得各匿名位置的查询概率进而识别申请者的潜在位置的问题,当前已有学者提出通过在查询过程中提交具有相同查询概率的方法进行隐私保护。这些方法虽然在快照查询下一般能够提供较好的隐私保护服务,但在连续查询时大多存在一定的局限性,且当具有相似查询概率的连续位置存在不可到达情况时,攻击者识别出用户真实位置轨迹的概率将会无限扩大。针对这一问题,文章基于马尔可夫预测提出了既能够在连续查询过程中提供查询概率泛化服务,又能够保障具有查询概率泛化能力的位置具有连续可到达性的隐私保护方法。通过该方法可实现在查询概率攻击和不可到达性分析攻击下的连续查询过程中的位置隐私保护。最后,为验证算法的隐私保护能力和执行效率,文章通过安全性分析和实验进一步加以证实,并给出了详细的验证过程和实验结果分析。(本文来源于《信息网络安全》期刊2018年05期）
何兴[3]（2017）在《屏幕教学视频编码的马尔可夫预测方法研究》一文中研究指出随着现代远程教育技术的发展,屏幕教学视频被广泛应用在高校精品课程、互联网远程教育、云公开课中。然而,传统编码器尚不能很好地满足海量高清教学视频的离线存储和在线传输的需求。所以,研究一种适合于屏幕教学内容的编码方法尤为重要,也为现代远程教育所亟需。首先,本文分析了屏幕教学视频对现代远程教育的重要性,并讨论了屏幕教学视频的压缩必要性。其次,本文从屏幕内容的数据统计特性切入,以屏幕内容编码方法的演进为主线,将现有方法分为基于调色板—索引图的编码算法、基于模板匹配的编码算法、基于块匹配的编码算法、基于字典的编码算法、基于形状表示的编码算法和色度分量编码方法等六类。在分析了不同算法的优势、不足和适用范围的基础上,围绕调色板—索引图的预测算法展开研究。再次,分析了多级预测(MSP)和局部方向预测这两种典型方法在边缘过渡或连接区域出现失败的主要原因,进而采用1阶2D马尔可夫随机过程模型和颜色转移概率刻画相邻索引值间的局部相关性,提出一种基于马尔可夫模型的索引图局部预测算法。实验结果表明,该算法的预测准确率为97.53%,效率较之MSP算法和局部方向预测算法平均提高了 4.33%和2.10%。然后,针对局部预测失败的索引,进一步研究其非局部预测策略。分析了典型4-邻域模板预测效率低的主要原因,设计了一种包含4个子模板的2-邻域匹配模板结构,将模板预测建模为一种可通过查表操作实现的转移概率,进而提出一种2-邻域马尔可夫联合转移概率的索引图非局部预测方法。实验结果表明,该算法的预测准确率为97.70%,比MSP算法和局部方向预测算法分别平均提高了 4.49%和2.27%。最后,对本文工作进行了总结和展望。(本文来源于《辽宁师范大学》期刊2017-06-01）
董是,郝培文,张敏江,徐启程[4]（2016）在《面板数据马尔可夫预测沥青路面性能衰变方法》一文中研究指出针对辽宁中北部地区公路沥青路面使用性能的检测数据,将路面结构、交通等级相同的归为同一子集,根据面板数据原理,用E-View软件计算某子集衰变函数的截距与系数,用MATLAB计算路面性能衰变的马尔可夫状态转移矩阵,进而对某路段所处路况的概率进行预测.结果表明:同一子内集的各路段样本路面性能衰变规律具有相似性.利用同一子集内数据的样本数量(本文以34组为例)的增多,可以弥补数据历时年份少(本文以3为例)的不足.为检验预测精确度,将测试样本的2014年预测数据与2014年实测数据相比较,误差均在±5之内,可实现在数据累积年份不足时沥青路面使用性能的预测.(本文来源于《北京工业大学学报》期刊2016年11期）
张丽莉[5]（2016）在《马尔可夫预测法在管理系统中的应用》一文中研究指出本文具体举例等级结构模型来探讨马尔可夫预测法在社会管理系统中的应用。文中通过描述等级结构的演变过程,用马尔可夫预测法来预测未来的社会结构变化,制定达到理想的社会结构所需的策略。(本文来源于《信息系统工程》期刊2016年09期）
何玲,朱家明,蔡经纬,林根[6]（2016）在《基于马尔可夫预测法邮轮定价策略的研究》一文中研究指出首先依托历史数据,运用经典增量法完善周意愿预订人数,构建预订人数与价格关系模型,结合EVIEWS软件可预测公司周预订平均价格.其次结合已有预定价格区间,建立周需求函数,可得出最优预定价格,将需求函数与预定价格相结合可建立预期售票收益模型,由此可得到第8次航行的预期售票收益.最后,利用马尔可夫链预测法,制定出不同舱位游客升舱意愿模型,利用MATLAB,得出不同升舱方案下意愿升舱游客人数,并结合各舱位预定价格,求出不同升舱方案下的预期售票收益增量,取其最大值.(本文来源于《商丘师范学院学报》期刊2016年09期）
张效霏[7]（2015）在《马尔可夫预测在农业科研生产中的应用》一文中研究指出马尔可夫预测模型应用广泛,本文主要讨论其在农业科研生产当中的应用与发展前景。(本文来源于《现代园艺》期刊2015年23期）
韦炜,全渝娟,卓奕涛,陈学亮,林艳[8]（2015）在《基于多阶马尔可夫预测的个性化推荐算法》一文中研究指出针对现有推荐系统仅考虑用户兴趣偏移的随机性,而忽略用户兴趣偏移时效性的问题,通过研究马尔可夫模型,并引入滑动时间窗口机制,提出一种新的多阶马尔可夫预测推荐算法。该算法通过学习用户历史行为数据,以及分析用户浏览行为特征,达到准确预测用户浏览行为的目的。实验结果表明,与协同过滤算法相比,该推荐算法不仅能够针对用户兴趣的偏移进行有效预测推荐,而且运行时间较短。(本文来源于《计算机工程》期刊2015年11期）
田灵芝,符顺明,余爱,周格,齐彩霞[9]（2015）在《马尔可夫预测模型在伤寒和副伤寒预测中的应用》一文中研究指出对于传染病有效的防预与控制,一直以来都是卫生部门管理的重点.建立了对全国伤寒和副伤寒传染病进行预测的马尔可夫链预测模型.该模型能准确预测出该传染病年发病率.在大量已知数据的前提下,该模型有较高的准确性和可信度,且具有很强的推广价值.(本文来源于《高师理科学刊》期刊2015年07期）
张春霞,马少飞,王领[10]（2014）在《基于马尔可夫预测模型的桥梁养护时机研究》一文中研究指出文章研究了桥梁技术状况的时变规律,根据模糊评价理论结合马尔可夫过程方法 ,给出了桥梁技术状况和养护费用的预测模型。算例分析表明,该方法可进行桥梁技术状况预测,从而揭示出桥梁技术状况发展规律并预判到潜在的危险,以便在时间和空间上优化分配养护预算,确保桥梁在目标使用期内安全和合理使用。(本文来源于《现代交通技术》期刊2014年05期）
马尔可夫预测法论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对基于位置服务中攻击者可通过获得各匿名位置的查询概率进而识别申请者的潜在位置的问题,当前已有学者提出通过在查询过程中提交具有相同查询概率的方法进行隐私保护。这些方法虽然在快照查询下一般能够提供较好的隐私保护服务,但在连续查询时大多存在一定的局限性,且当具有相似查询概率的连续位置存在不可到达情况时,攻击者识别出用户真实位置轨迹的概率将会无限扩大。针对这一问题,文章基于马尔可夫预测提出了既能够在连续查询过程中提供查询概率泛化服务,又能够保障具有查询概率泛化能力的位置具有连续可到达性的隐私保护方法。通过该方法可实现在查询概率攻击和不可到达性分析攻击下的连续查询过程中的位置隐私保护。最后,为验证算法的隐私保护能力和执行效率,文章通过安全性分析和实验进一步加以证实,并给出了详细的验证过程和实验结果分析。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
马尔可夫预测法论文参考文献
[1].刘璞,王萌,马苓,石盛卿.灰色马尔可夫预测模型和加权加增长率移动平均法预测精度的比较[J].统计与决策.2018
[2].张磊,王斌,于莉莉.基于马尔可夫预测的连续查询隐私保护方法[J].信息网络安全.2018
[3].何兴.屏幕教学视频编码的马尔可夫预测方法研究[D].辽宁师范大学.2017
[4].董是,郝培文,张敏江,徐启程.面板数据马尔可夫预测沥青路面性能衰变方法[J].北京工业大学学报.2016
[5].张丽莉.马尔可夫预测法在管理系统中的应用[J].信息系统工程.2016
[6].何玲,朱家明,蔡经纬,林根.基于马尔可夫预测法邮轮定价策略的研究[J].商丘师范学院学报.2016
[7].张效霏.马尔可夫预测在农业科研生产中的应用[J].现代园艺.2015
[8].韦炜,全渝娟,卓奕涛,陈学亮,林艳.基于多阶马尔可夫预测的个性化推荐算法[J].计算机工程.2015
[9].田灵芝,符顺明,余爱,周格,齐彩霞.马尔可夫预测模型在伤寒和副伤寒预测中的应用[J].高师理科学刊.2015
[10].张春霞,马少飞,王领.基于马尔可夫预测模型的桥梁养护时机研究[J].现代交通技术.2014
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