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降水量的灰色马尔科夫预测模型，霍贝，，降水过程中既表现出灰色秉性，同时也有强烈的随机性。灰色GM（1，1）模型不适合长期的、随机和波动性较大的数据系列预测，但是马�
预测方法包括插值拟合 灰色预测 回归分析 马尔可夫预测 神经网络预测 时间序列的详细介绍等等。
哈哈哈哈，好的东西啊，分享分享，微分方程模型在预测中的应用
提出了一种基于时空密度聚类的隐马尔科夫模型对时空序列进行预测的方法。时空序列与一般的时间序列相比,最主要的特征是其时空依赖性以及时空非平稳性。针对如何有效地预测不同尺度分布的时空序列的问题,本文采用基
这是用马尔克夫模型进行数据预测 预测的数据是数学建模中 流感疫苗的爆发情况
传统灰色模型GM(1,1)对于随机波动性较大的数据序列拟合较差,预测精度较低,为了弥补这一缺陷,更准确预测煤层自然发火的趋势与危险性,将GM(1,1)模型和马尔科夫模型有机结合,构建了灰色马尔科夫模型
马尔科夫模型预测方法的研究及其应用
全国数学建模题，基于差分方程的人口预测模型，具有良好的中短期预测效果。
介绍改进灰色马尔科夫模型,用于煤层沉降的预测,获得了精度较高的预测效果。改进灰色马尔科夫模型是将灰色系统理论的预测结果用于马尔科夫模型的状态划分,构造状态转移概率矩阵得出预测方程式。煤层沉降是由于地表
基于差分方程预测模型的自动聚焦算法，有需要的可以看看
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