本文關(guān)鍵詞：改進(jìn)的灰色馬爾科夫模型及其對(duì)全國郵電業(yè)務(wù)總量的預(yù)測(cè)

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【摘要】：科學(xué)合理的預(yù)測(cè)模型不僅有利于對(duì)事物現(xiàn)象本身的研究，而且對(duì)制定相應(yīng)的決策也有重要的意義。文章在灰色GM(1,1)模型的基礎(chǔ)之上對(duì)全國郵電業(yè)務(wù)總量的數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析。結(jié)合新陳代謝的方法，再次利用構(gòu)建GM(1,1)模型的原理對(duì)尾段數(shù)據(jù)的殘差重新做出分析，從而對(duì)灰色模型進(jìn)行了修正，將修正后得到的模型與馬爾科夫鏈模型進(jìn)行結(jié)合，提出了改進(jìn)的灰色馬爾科夫模型預(yù)測(cè)方法。利用改進(jìn)后的灰色馬爾科夫模型對(duì)全國郵電業(yè)務(wù)總量進(jìn)行了預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)的結(jié)果表明，采用改進(jìn)后的灰色馬爾科夫預(yù)測(cè)模型能夠較準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)全國郵電業(yè)務(wù)總量的范圍，預(yù)測(cè)值的精度和準(zhǔn)確度都有了較大的提升，效果令人滿意。 論文分如下幾個(gè)部分： 第一部分為緒論，首先闡述問題的提出及研究的意義和作用，然后簡單地介紹了郵電業(yè)務(wù)量的基本知識(shí)和常用郵電業(yè)務(wù)量預(yù)測(cè)的幾種方法； 第二部分對(duì)馬爾科夫過程的定義、轉(zhuǎn)移概率、狀態(tài)的分類和分解、灰色GM(1,1)模型、殘差GM(1,1)模型以及精度驗(yàn)證基本知識(shí)做了詳細(xì)介紹； 第三部分介紹了灰色轉(zhuǎn)移概率的馬爾科夫模型和灰色狀態(tài)的馬爾科夫模型，并運(yùn)用灰色馬爾科夫預(yù)測(cè)模型對(duì)全國郵電業(yè)務(wù)總量進(jìn)行初步預(yù)測(cè)，驗(yàn)證了灰色馬爾科夫模型具有一定的可行性； 第四部分主要介紹了兩種對(duì)灰色馬爾科夫預(yù)測(cè)模型的改進(jìn)方法，，第一種是新陳代謝的改進(jìn)方法，第二種是殘差修正結(jié)合新陳代謝的改進(jìn)方法，并分別用這兩種改進(jìn)后的模型再次對(duì)全國郵電業(yè)務(wù)總量進(jìn)行預(yù)測(cè)。由最終的預(yù)測(cè)結(jié)果我們得出，這兩種改進(jìn)后的模型都能夠準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的區(qū)間，預(yù)測(cè)值的精度比一般的灰色馬爾科夫模型均有了很大的改善，且第二種改進(jìn)模型預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確度和精度相對(duì)于第一種的改進(jìn)模型又有了進(jìn)一步的提升； 第五部分是本文的總結(jié)與展望。
【學(xué)位授予單位】：南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號(hào)】：F224;F632

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1252375