一、马尔可夫链理论与市场占有率分析和预测（论文文献综述）
刁塑,蒋成[1]（2021）在《行业竞合变革下移动通信市场格局趋势》文中认为2019年10月,伴随携号转网全面实施,工业和信息化部及国务院国有资产监督管理委员会加强行业竞争监管,开启三大电信运营商的竞合变革。利用马尔可夫链模型分析移动通信市场占有率的变化,创新性地通过对比研究通信行业竞争环境变化前后的状态转移概率矩阵,预测移动通信市场格局短期发展趋势。研究发现,行业竞合变革影响大于携号转网政策影响,移动电话用户留在本网的概率反而有所提升。根据行业竞合变革后的状态转移概率矩阵预测,未来中短期3家运营商的竞争格局呈现中国电信移动市场占有率提升,中国移动和中国联通移动市场占有率下降的趋势,但是中国移动的市场占有率仍居第一位。未来行业竞合还需进一步加强法律建设、政策监管、共建共享和运营管理,加快5G及高质量发展,开拓移动通信市场新格局。
陈雯[2]（2021）在《齐次马尔可夫链的相关研究及其应用》文中进行了进一步梳理马尔可夫链是用于预测的一类重要工具,被广泛应用于金融、水文等各个领域.本文主要研究齐次马尔可夫链一步转移概率矩阵的生成、估计及其应用问题,主要工作如下:（1）对齐次有限马尔可夫链的平稳性进行探讨.从任意马尔可夫链的分布列出发,结合反证法,证明任意马尔可夫链既不是严平稳过程也不是宽平稳过程.对于稳态马尔可夫链,用时移不变性和宽平稳的性质证明它既是严平稳过程也是宽平稳过程.（2）通过从不同采样方式出发研究两种生成马尔可夫链的方法:基于FrequencyDistribution采样生成和基于Metropolis-Hastings采样生成,然后将D-最优准则、A-最优准则、偏差和均方误差作为比较指标,通过生成马尔可夫链的转移概率矩阵来比较生成方法的优劣.计算机仿真结果表明基于Frequency-Distribution采样生成马尔可夫链更优.（3）分别从C-K方程法和频率代替概率法出发,对马尔可夫链转移概率矩阵进行估计,并基于D-最优准则和A-最优准则比较估计方法的优劣.计算机仿真结果表明C-K方程法更优.（4）针对加权马尔可夫链预测方法的权重计算中没有考虑马尔可夫链的平稳性这一问题,提出改进的加权马尔可夫链预测方法.并且分别从水文和金融两方面对改进的加权马尔可夫链预测方法进行实证分析,验证基于C-K方程法改进的加权马尔可夫链预测方法更优.
王玉彤[3]（2020）在《高速公路货运车辆差异化收费方案研究》文中研究说明近些年,高速公路交通量逐步增加,部分高速公路某些路段在高峰时间段上的交通量已经接近饱和,容易产生拥堵现象。单纯通过扩建或是修建新的高速公路并不能从根本上解决服务水平不高、交通拥挤等问题。论文提出对高速公路货运车辆采取差异化收费的措施,以达到缓解高速公路交通拥挤的问题。论文在结合差异化收费经济机理的基础上,对出行者出行选择与收费标准之间的关系进行分析;构建差异化收费货运车辆转移率预测模型和稳定时各出行状态占有率预测模型;根据影响货车出行的因素和货车出行者出行意向调查分析;确定不同的差异化收费方案。构建基于动态交通流改进的齐次马尔科夫预测模型,利用该模型对货运车辆实施差异化收费后的出行转移率进行预测,同时结合马尔可夫市场占有率预测模型对系统稳定时的各出行状态占有率进行预测。论文采用问卷预调查和正式调查结合的意向调查方法对货车出行选择进行调查。并将调查的数据作为货车出行选择状态转移预测的基础。同时引入价格弹性系数,对影响因素进行弹性计算,从而进一步对调查问卷进行改进完善后进行正式调研。调查发现货运车辆驾驶者的年龄、性别等自身因素对出行选择影响较小;货运车辆承载货物种类、总重等车货属性以及时间经济要求对货运车连出行选择影响较大。利用基于高速公路货运车辆收费数据的盈亏平衡分析方法对不同差异化收费方案进行决策。以不实行差异化收费的通行费收入为平衡点,与实行差异化收费后高速公路运营单位的通行费收入进行对比分析,若后者大于前者,则为盈利,反之为亏损。通过盈亏平衡点方法对各差异化收费方案进行比选,选出最优差异化收费方案。论文进一步对差异化收费相关理论进行完善,从研究方法方面为差异化收费方案的确定提供新的思路。差异化收费不仅能降低社会物流运输成本,诱导交通分流,缓解交通拥堵,还可以提高高速公路的收费收入,同时差异化收费方案的研究可以为高速公路企业管理部门决策提供研究方法。
刘哲华[4]（2018）在《基于马尔可夫链的公交停靠站乘客数预测及应用》文中认为随着公共交通网络化进程的不断深入,乘客可选择的公交停靠站和公共交通方式逐渐增多,不同停靠站点公交车对乘客乘车需求的满足情况也是各不相同的。本文包括了四个模型,一是以公交车驶离时刻为时间参数,建立了离散时间的马尔可夫链预测模型;二是划分早高峰时段建立连续时间的均值马尔可夫链模型;三是建立连续时间基于聚类马尔可夫链的预测模型,通过对停靠站点的乘客预测,得到停靠站对乘客乘车的需求满足程度,并对预测结果进行评价分析;四是依据停靠站点的乘客预测建立了基于多目标的车辆停靠时间间隔优化模型,从而对公交线路区间内的停靠时间间隔进行优化和分析,主要内容包括:1.通过分析停靠站乘客需求特征,设置离散时间和连续时间条件,构建了由状态转移概率矩阵组成的三种不同的基于马尔可夫链停靠站乘客数预测模型,并设定了由误差分析构成的评价指标。2.分析不同预测模型在预测过程中的适应性,按照不同时间条件收集长沙市中意一路停靠站乘客基础数据,通过建立的模型求解乘客数预测值,根据评价指标进行误差分析,得出三种模型的适应结果。3.在预测乘客数的基础上,将公交车运营成本和乘客等待成本的优化转化为总社会成本的单目标优化,构建了基于乘客数的公交车停靠时间间隔优化模型,并采用粒子群算法求解,对优化模型进行适应性分析。
白烨,舒琨,姜华[5]（2017）在《数学分析模型在医疗机构营销中的应用》文中研究说明数学模型在市场分析的应用是市场研究的热点之一。文章对市场营销常用的马尔可夫模型、灰色关联度模型、Logistic回归模型概念进行了介绍,探讨了各模型在医疗机构中的应用及适用范围。通过对各个模型优劣的分析,为医疗机构的决策者了解自己在竞争中的位置、患者需求以及医疗服务等方面存在的问题提供方法,使医疗机构采取相应的措施、提高患者满意度及医疗竞争力提供决策参考。推动医疗市场健康稳定发展。
王前领[6]（2016）在《马尔可夫链理论在滑坡预警中的应用研究》文中指出滑坡预警预报是极其复杂的科学难题,研究提出合理的、切实有效的滑坡预警方法,为有效规避滑坡灾害带来的巨大经济损失提供科学手段具有重要的理论意义和现实意义。论文针对滑坡演变过程中获得的位移参数的随机特性,综合运用滑坡演化三阶段理论、系统聚类法、均值-标准差分类法、马尔可夫链预测等理论,构建了基于马尔可夫链理论的滑坡预警模型,提出了基于马尔可夫链理论的滑坡预警判据,给出了预警模型的评价标准;结合平庄西露天矿顶帮4.17滑坡工程实例,对基于马尔科夫链理论的滑坡预警模型进行了应用研究,通过滑坡区附近28个监测点滑坡预警效果的逐次检验与对比分析,分别获得了基于系统聚类的动态加权马尔可夫预警模型及基于均值-标准差的动态加权马尔可夫预警模型的最优模型参数;最后通过对两种模型的预警效果进行对比,分析获得了模型的适用性,为预警方法的选取提供了指导。研究表明,论文提出的基于系统聚类和基于均值-标准差的动态加权马尔可夫预警模型均可实现单个监测点的的滑坡预警,而且能从区域上揭示滑坡的启动与演变过程。两者具有各自的适用性,前者适用于位移数据掌握不充分的情形,错误预警率相对较高,密集预警时间相对提前;后者适用于位移数据掌握充分的情形,错误预警率几乎为零,密集预警时间也更为精确。
王建华[7]（2015）在《应用马尔可夫链对品牌手机市场占有率进行预测》文中认为利用马尔可夫链对品牌手机的市场占有率进行了科学、有效的动态预测,帮助手机运营商解决积货和存货的问题,从而使他们能很好的把握市场动态,确定以后的生产销售方向策略.
许智慧[8]（2013）在《马尔可夫状态转移概率矩阵的求解方法研究》文中研究表明古往今来，预测在人们的生产活动中占据重要地位。马尔可夫预测法作为一种定量的预测方法因其具有“无后效性”，对历史数据要求少等优点，引起了国内外许多学者的普遍关注。广泛应用到经济管理、教育教学、医疗卫生以及自然灾害防控等领域，这些实际应用都是根据对事件的不同状态的初始概率以及状态之间的转移概率来确定事件未来状态，这也是马尔可夫预测模型的主要思想。由此可见，应用马尔可夫模型进行预测的关键是获得初始状态概率以及估算状态转移概率矩阵。本文在总结分析国内外研究现状，理清研究思路的基础上，对马尔可夫预测模型的相关理论知识进行研究，对比分析国内求解马尔可夫状态转移概率矩阵的方法，然后提出求解马尔可夫状态转移概率矩阵新的方法，这也是本次研究的主要内容和创新点。最后，应用该方法估算马尔可夫状态转移概率矩阵，应用马尔可夫预测模型对我国农业产值结构和企业销售额进行预测，对比两组模型的适用范围。本文的主要工作包括：（1）提出论文的研究目的和意义，分析总结了马尔可夫预测模型的国内外研究现状，阐述马尔可夫预测模型在经济、教育、医学和自然灾害等领域上的应用，最后提出本文研究的主要内容和研究的技术路线。（2）分析总结马尔可夫预测模型的相关理论，介绍马尔可夫链的定义及性质，给出状态转移概率矩阵的形式及其传统的计算方法，详细论述马尔可夫链的遍历性和平稳性。在此理论基础上给出马尔可夫预测模型。（3）总结归纳关于求解马尔可夫状态转移概率矩阵的三种方法，包括应用统计法、线性方程组法和二次规划法。详细的阐述模型建立和求解过程，评价各方法的优缺点，为新方法的提出奠定基础。（4）提出求解马尔可夫转移概率的新方法。模型一是以误差绝对值之和最小为目标函数的求解模型。构造一个以误差绝对值之和最小为目标，以某一状态下某阶段误差之差为零，某一状态转移到其他状态的概率之和等于1以及状态转移概率大于零为约束条件的优化模型。由于线性规划模型不仅有成熟的求解软件，而且能够得到解析解。因此，将模型转化为线性规划模型。模型二是以相对误差之和最小为目标函数的求解模型。构造一个以相对误差之和最小为目标，以某一状态下某阶段相对误差之差为零，某一状态转移到其他状态的概率之和等于1以及状态转移概率大于零为约束条件的优化模型。同时，将其转化为线性模型。（5）分别应用模型一和模型二预测我国农业产值结构和企业的销售额，通过示例验证确定模型适用范围。
张雪峰,李文林[9]（2013）在《基于markov分析法在饮料行业市场分布中的应用》文中进行了进一步梳理本文通过对马尔可夫过程的理论分析,提出了将转移概率矩阵应用于企业产品的市场占有率分析中,认为该理论的无后效性和稳定性特点能够帮助企业在纵向和横向资讯不够充分的情况下克服预测的误差和决策的盲目性,并给出了均衡状态下的市场占有率模型,以期通过不同方案的模拟分析,帮助企业优化决策。
陈悦[10]（2013）在《后MFA中国纺织服装出口动态增长的比较研究 ——马尔可夫转移矩阵应用》文中提出21世纪的第一个十年,是中国纺织服装出口高速增长的十年,也是纺织全球产业网络（GPN）重构加速的十年。2001年中国加入世界贸易组织（WTO）,获得多边、稳定、无条件的最惠国待遇；2005年《多纤维协定》（MFA）消亡,世界纺织贸易回归自由化；2008年金融危机席卷全球,世界商品贸易受到冲击并于2009年达到低谷。在以上事件影响下,全球纺织服装贸易格局发生深刻变化,传统和新兴纺织服装出口国展开新一轮竞争。本文以中国作为研究对象,以欧盟15国、东盟和孟加拉、世界其他国家作为比较对象,以纤维（SITC26）、纺织制品（SITC65）、服装（SITC84）作为研究产品,选取2000年至2010年世界贸易数据,回顾过去十年间中国及其主要竞争者在三类市场的出口额变化和市场占有率转移,讨论全球纺织经济格局的演变以及中国在其中的地位和角色,着重分析MFA消亡对纺织全球产业网络重构及中国纺织出口增长的影响。世界纺织服装贸易格局的演变和出口国市场份额的转移是无数进口商和进口国消费者共同选择的结果,其过程受到价格、品牌、交货期、贸易政策、汇率波动等复杂因素的影响。本文从宏观视角出发,将受到各种因素影响的纺织服装贸易变化看作一个随机过程,引入马尔可夫转移矩阵模拟这一过程并表达其机理。论文以2000-2010年世界纤维、纺织制品和服装市场的占有率数据为基础,用最小绝对误差法（MAD）估算三类产品的马尔可夫转移矩阵。模型表明,中国纺织制品与服装的国际市场占有率持续增长,主要缘于中国比较优势的释放以及市场对中国纺织服装产品的高忠诚度。对所估计的马尔可夫转移矩阵进行残差项分析和事后预测,显示模型具有极强的拟合能力,能够准确描述市场份额的变化趋势,并显示MFA消亡等外部环境变化带来的波动,因此是有效的预测工具。基于此,本文采用所估算的马尔可夫模型预测2010年后五年中各竞争者在纤维、纺织制品和服装三类市场上占有率的变化。预测结果表明,在纺织制品和服装市场上,中国将占据绝对优势,但市场份额的增速将逐年放缓,MFA的消亡将使中国受益,但并非唯一赢家,各国将凭各自比较优势形成多足鼎立局面。
二、马尔可夫链理论与市场占有率分析和预测（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：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（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。
三、马尔可夫链理论与市场占有率分析和预测（论文提纲范文）
（1）行业竞合变革下移动通信市场格局趋势（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 理论基础及研究模型 |
| 2.1 理论基础 |
| 2.2 研究模型 |
| 3 研究数据及分析 |
| 3.1 研究数据 |
| 3.2 状态转移概率矩阵的估计和比较分析 |
| 3.3 移动用户市场格局趋势预测 |
| 3.4 关于未来移动通信行业竞合的策略建议 |
| 4 结束语 |
（2）齐次马尔可夫链的相关研究及其应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文主要工作和整体结构 |
| 2 马尔可夫链基本理论 |
| 2.1 随机过程 |
| 2.2 马尔可夫链 |
| 2.3 遍历性和平稳分布 |
| 3 马尔可夫链性质的探究 |
| 3.1 马尔可夫链的平稳性探讨 |
| 3.2 稳态马尔可夫链的平稳性探讨 |
| 3.3 马尔可夫链任意等间隔子序列马氏性探讨 |
| 4 基于最优准则比较两种马尔可夫链的生成方法 |
| 4.1 生成马尔可夫链的两种方法 |
| 4.1.1 基于Frequency-Distribution采样 |
| 4.1.2 基于Metropolis-Hastings采样 |
| 4.2 基于最优准则的马尔可夫链生成方法比较 |
| 4.3 马尔可夫链生成方法的仿真试验 |
| 5 比较两种转移概率矩阵的估计方法 |
| 5.1 两种转移概率矩阵的估计方法 |
| 5.1.1 基于C-K方程计算转移概率矩阵 |
| 5.1.2 转移频率代替转移概率 |
| 5.2 转移概率矩阵估计优劣的比较 |
| 5.3 转移概率矩阵估计的仿真试验 |
| 6 改进的加权马尔可夫链预测方法 |
| 6.1 加权马尔可夫预测方法 |
| 6.2 改进的加权马尔可夫预测方法 |
| 6.3 改进的加权马尔可夫预测方法的实证分析 |
| 6.3.1 水文方面 |
| 6.3.2 金融方面 |
| 7 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在校期间的科研成果 |
（3）高速公路货运车辆差异化收费方案研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 研究内容及技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究技术路线 |
| 第二章 高速公路货运车辆差异化收费理论分析 |
| 2.1 我国高速公路货物运输概况分析 |
| 2.1.1 高速公路建设概况 |
| 2.1.2 高速公路货运概况 |
| 2.2 高速公路差异化收费必要性分析 |
| 2.2.1 高速公路交通流特性 |
| 2.2.2 高速公路拥挤原因及影响 |
| 2.2.3 我国收费公路运营模式 |
| 2.3 差异化收费理论基础 |
| 2.3.1 差异化收费本质分析 |
| 2.3.2 差异化收费费率影响因素 |
| 2.3.3 差异化收费弹性系数 |
| 2.4 小结 |
| 第三章 差异化收费方案研究方法 |
| 3.1 齐次马尔可夫模型相关理论 |
| 3.1.1 齐次马尔可夫链定义 |
| 3.1.2 状态转移 |
| 3.1.3 齐次马尔可夫预测模型 |
| 3.2 基于动态交通流改进的齐次马尔可夫模型 |
| 3.2.1 货车转移率预测的齐次马尔可夫适用性分析 |
| 3.2.2 改进齐次马尔可夫预测步骤 |
| 3.2.3 改进的齐次马尔可夫预测模型构建 |
| 3.3 基于高速公路收费数据的盈亏平衡点分析 |
| 3.3.1 盈亏平衡法 |
| 3.3.2 盈亏平衡的货车差异化收费分析 |
| 3.4 小结 |
| 第四章 问卷调查与数据分析 |
| 4.1 意向调查 |
| 4.1.1 问卷调查步骤 |
| 4.1.2 问卷调查的设计 |
| 4.2 初步问卷调查数据分析 |
| 4.2.1 初步问卷调查 |
| 4.2.2 初步调查数据分析 |
| 4.2.3 预调查总结 |
| 4.3 正式调查 |
| 4.3.1 正式问卷调查 |
| 4.3.2 数据分析 |
| 4.3.3 正式调查总结 |
| 4.4 小结 |
| 第五章 实证分析 |
| 5.1 河北省高速公路交通流现状 |
| 5.1.1 交通量现状 |
| 5.1.2 货车对交通流特性影响分析 |
| 5.2 差异化收费方案分析 |
| 5.2.1 差异化收费方案一 |
| 5.2.2 差异化收费方案二 |
| 5.2.3 差异化收费方案三 |
| 5.2.4 差异化收费方案分析 |
| 5.3 小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 研究主要成果 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历、在学期间的研究成果及发表的学术论文 |
（4）基于马尔可夫链的公交停靠站乘客数预测及应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 选题意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 马尔可夫链的预测应用 |
| 1.2.2 马尔可夫链的分析评估 |
| 1.2.3 公交客流的预测分析 |
| 1.3 研究内容、方法与特色 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法和技术路线 |
| 1.3.3 主要特色 |
| 1.4 本章小结 |
| 第二章 基于离散时间Markov链的停靠站乘客数预测模型 |
| 2.1 城市公交的乘客特征 |
| 2.1.1 公交停靠站乘客需求特征 |
| 2.1.2 乘客需求影响因素 |
| 2.2 预测模型问题分析 |
| 2.2.1 停靠站乘客需求状态 |
| 2.2.2 停靠站乘客需求满足程度分析 |
| 2.3 构建离散时间Markov链预测模型 |
| 2.3.1 马尔可夫性检验 |
| 2.3.2 建立一步状态转移矩阵 |
| 2.3.3 建立多步转移概率矩阵 |
| 2.3.4 设定乘客满足程度状态 |
| 2.3.5 乘客数值预测 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于连续时间Markov链的停靠站乘客数预测模型 |
| 3.1 构建均值Markov链乘客数预测模型 |
| 3.1.1 马尔可夫性检验 |
| 3.1.2 设定乘客需求满足状态 |
| 3.1.3 建立乘客状态转移概率矩阵 |
| 3.1.4 停靠站乘客状态预测 |
| 3.1.5 预测结果评价 |
| 3.2 构建聚类Markov链乘客数预测模型 |
| 3.2.1 马尔可夫性检验 |
| 3.2.2 设定乘客状态 |
| 3.2.3 构建乘客状态转移矩阵 |
| 3.2.4 乘客状态预测 |
| 3.2.5 预测结果评价分析 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 停靠站乘客数预测模型适应性及实证分析 |
| 4.1 预测模型的适应性分析 |
| 4.1.1 离散时间Markov链预测模型的适应性 |
| 4.1.2 连续时间均值Markov链预测模型的适应性 |
| 4.1.3 连续时间聚类Markov链预测模型的适应性 |
| 4.2 数据收集及适宜的预测模型 |
| 4.2.1 基于离散时间Markov链的数据收集 |
| 4.2.2 基于连续时间均值Markov链的数据收集 |
| 4.2.3 基于连续时间聚类Markov链的数据收集 |
| 4.3 离散时间Markov链预测及误差分析 |
| 4.3.1 计算一步状态转移概率矩阵 |
| 4.3.2 马尔可夫性检验 |
| 4.3.3 乘客状态预测 |
| 4.3.4 停靠站乘客数预测 |
| 4.3.5 误差分析 |
| 4.4 连续时间均值Markov链预测及误差分析 |
| 4.4.1 乘客满足状态划分 |
| 4.4.2 计算一步状态转移概率矩阵 |
| 4.4.3 样本马尔可夫性检验 |
| 4.4.4 停靠站乘客预测 |
| 4.4.5 预测结果评价 |
| 4.5 连续时间聚类Markov链预测及对比分析 |
| 4.5.1 马尔可夫性检验 |
| 4.5.2 状态划分 |
| 4.5.3 转移概率矩阵求解 |
| 4.5.4 计算预测乘客值 |
| 4.5.5 预测结果对比分析 |
| 4.5.6 评价指标分析 |
| 4.5.7 对不同预测模型的适应性分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 基于乘客数的公交车停靠时间间隔优化模型 |
| 5.1 公交车停靠时间间隔特征 |
| 5.2 构建基于乘客数的公交车停靠时间间隔优化模型 |
| 5.2.1 设置模型假设条件 |
| 5.2.2 基于乘客数的目标函数 |
| 5.2.3 基于乘客数的约束条件 |
| 5.2.4 生成基于乘客数的停靠时间间隔优化模型 |
| 5.3 模型求解 |
| 5.3.1 约束条件的处理 |
| 5.3.2 粒子群算法求解过程 |
| 5.4 实例分析 |
| 5.4.1 基于乘客数的参数设置 |
| 5.4.2 基于乘客数的时间间隔优化模型适应性分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录A 攻读学位期间发表论文 |
| 附录B MATLAB编程代码 |
（5）数学分析模型在医疗机构营销中的应用（论文提纲范文）
| 1 马尔可夫模型在医疗市场预测的应用 |
| 2 灰色关联度模型在医疗市场分析的应用 |
| 3 logistic回归模型在医疗市场分析的应用 |
| 4 马尔可夫模型、灰色关联度模型和logistic回归模型应用的侧重点 |
| 5 结束语 |
（6）马尔可夫链理论在滑坡预警中的应用研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 边坡预警研究现状 |
| 1.2.2 马尔可夫链理论应用研究现状 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 研究方法与技术路线 |
| 2 基于马尔可夫链理论的滑坡预警方法研究 |
| 2.1 马尔可夫链理论简介 |
| 2.1.1 随机过程的定义和分类 |
| 2.1.2 马尔可夫过程的定义和性质 |
| 2.1.3 马尔可夫预测方法 |
| 2.1.4 加权马尔可夫预测方法 |
| 2.2 基于马尔可夫链理论的滑坡判据研究 |
| 2.2.1 滑坡过程中的位移演化特征分析 |
| 2.2.2 基于马尔可夫链理论的滑坡判据描述 |
| 2.3 常用的数据状态划分方法简介 |
| 2.3.1 基于聚类分析法的数据状态划分方法 |
| 2.3.2 基于均值-标准差法的数据状态划分方法 |
| 2.4 滑坡预警模型的评价标准研究 |
| 2.4.1 及时性标准 |
| 2.4.2 抗干扰性标准 |
| 2.4.3 可信度标准 |
| 2.5 小结 |
| 3 基于系统聚类的加权马尔可夫模型在滑坡预警中的应用 |
| 3.1 典型滑坡监测数据收集 |
| 3.2 加权马尔可夫预测及预警过程描述 |
| 3.2.1 数据标准化处理 |
| 3.2.2 数据状态划分 |
| 3.2.3 加权马尔可夫链预测过程 |
| 3.2.4 动态加权马尔可夫链预测过程与滑坡预警结果 |
| 3.3 马尔可夫预警模型优化 |
| 3.3.1 预警效果检验与分析 |
| 3.3.2 预警标准的修正 |
| 3.3.3 最优样本容量的确定 |
| 3.3.4 最优模型参数下的预警效果 |
| 3.4 小结 |
| 4 基于均值-标准差的加权马尔可夫模型在滑坡预警中的应用 |
| 4.1 加权马尔可夫预测及预警过程描述 |
| 4.1.1 数据来源及参数说明 |
| 4.1.2 数据状态划分 |
| 4.1.3 加权马尔可夫链预测过程 |
| 4.1.4 动态加权马尔可夫链预测过程及滑坡预警结果 |
| 4.2 预警模型优化 |
| 4.2.1 模型参数确定 |
| 4.2.2 最优模型参数下的预警效果 |
| 4.2.3 基于不同分类方法的马尔可夫预警模型预警效果比较 |
| 4.3 小结 |
| 5 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 学术论文数据集 |
（7）应用马尔可夫链对品牌手机市场占有率进行预测（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 马尔可夫过程 |
| 1.1 马尔可夫过程 |
| 1.2 状态分类 |
| 2 对品牌手机的市场占有率进行预测 |
| 2.1 用以往数据对马尔可夫预测进行验证 |
| 2.2 对未来进行预测 |
| 2.3 建议与希望 |
| (1)覆盖 |
| (2)阵地 |
| (3)氛围 |
| (4)投入 |
| (5)价格 |
| (6)促销 |
| (7)人员 |
（8）马尔可夫状态转移概率矩阵的求解方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究目的和意义 |
| 1.1.1 研究目的 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国内研究现状 |
| 1.2.2 国外研究现状 |
| 1.3 研究内容、方法和技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 方法与技术路线 |
| 2 马尔可夫预测模型及相关理论 |
| 2.1 马尔可夫链的定义及性质 |
| 2.1.1 定义 |
| 2.1.2 性质 |
| 2.2 状态转移概率及其性质 |
| 2.3 马尔可夫链的遍历性及平稳性 |
| 2.3.1 遍历性 |
| 2.3.2 平稳性 |
| 2.4 马尔可夫预测模型 |
| 2.5 小结 |
| 3 马尔可夫状态转移概率矩阵的估算方法及评述 |
| 3.1 统计法估算状态转移概率 |
| 3.2 线性方程组法估算状态转移概率 |
| 3.3 二次规划法估算状态转移概率 |
| 3.3.1 二次规划法估算状态转移概率模型 |
| 3.3.2 估算模型的求解过程 |
| 3.4 各种估算状态转移概率矩阵模型的评述 |
| 3.4.1 统计法估算状态转移概率矩阵模型的评述 |
| 3.4.2 线性方程组法估算状态转移概率矩阵模型的评述 |
| 3.4.3 二次规划法估算状态转移概率矩阵模型的评述 |
| 4 估算马尔可夫状态转移概率矩阵的新方法 |
| 4.1 以误差绝对值之和最小为目标的优化模型的建立 |
| 4.2 以误差绝对值之和最小为目标的优化模型的线性转换 |
| 4.3 以相对误差之和最小为目标的优化模型的建立 |
| 4.4 以相对误差之和最小为目标的优化模型的线性转换 |
| 4.5 小结 |
| 5 状态转移概率矩阵求解模型的应用示例 |
| 5.1 求解模型在预测农业产值结构上的应用 |
| 5.1.1 我国农业产值结构数据收集及处理 |
| 5.1.2 以模型一估算状态转移概率矩阵 |
| 5.1.3 应用模型一预测我国农业产值结构 |
| 5.1.4 以模型二估算状态转移概率矩阵 |
| 5.1.5 应用模型二预测我国农业产值结构 |
| 5.1.6 结果分析 |
| 5.2 求解模型在企业销售额预测方面的应用 |
| 5.2.1 示例数据的构造 |
| 5.2.2 模型一求解企业销售额的状态转移概率矩阵 |
| 5.2.3 应用模型一预测企业未来销售额 |
| 5.2.4 模型二求解企业销售额的状态转移概率矩阵 |
| 5.2.5 应用模型二预测企业未来销售额 |
| 5.2.6 结果分析 |
| 5.3 小结 |
| 6 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
（9）基于markov分析法在饮料行业市场分布中的应用（论文提纲范文）
| 1 饮料行业消费情况分析 |
| 2 基础知识 |
| 2.1 随机过程 |
| 2.2 马尔可夫过程 |
| 2.3 马尔可夫链 |
| 2.4 转移概率矩阵 |
| 2.5 切普曼-柯尔莫哥洛夫 (Chapman-Kolmgrov方程 |
| 2.6 初始概率分布及时刻m的概率分布 |
| 3 利用Markov分析法建立模型 |
| 4 应用实例 |
| 5 结束语 |
（10）后MFA中国纺织服装出口动态增长的比较研究 ——马尔可夫转移矩阵应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景和研究意义 |
| 1.2 研究目标 |
| 1.3 研究思路和研究方法 |
| 1.3.1 研究思路 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 论文内容和结构 |
| 1.5 论文创新点 |
| 第2章 关于纺织产业转移和MTM的文献综述 |
| 2.1 关于纺织产业和纺织服装贸易 |
| 2.1.1 基本概念 |
| 2.1.2 全球纺织产业转移和贸易格局变化 |
| 2.1.3 中国纺织服装贸易现状 |
| 2.2 方法论 |
| 2.2.1 贸易额的预测方法 |
| 2.2.2 马尔可夫转移矩阵概述 |
| 2.2.3 马尔可夫转移矩阵的估计方法 |
| 2.2.4 马尔可夫转移矩阵在经济研究中的应用 |
| 2.3 对已有研究的评述 |
| 第3章 中国及其比较对象纺织服装贸易的动态增长 |
| 3.1 数据选择 |
| 3.1.1 比较对象选择 |
| 3.1.2 研究产品选择 |
| 3.1.3 时间区段选择 |
| 3.2 世界纺织服装贸易增长 |
| 3.3 中国及其比较对象的纤维(SITC26)贸易 |
| 3.3.1 出口额分析 |
| 3.3.2 市场占有率分析 |
| 3.3.3 出口额与占有率综合分析 |
| 3.4 中国及其比较对象的纺织制品(SITC65)贸易 |
| 3.4.1 出口额分析 |
| 3.4.2 市场占有率分析 |
| 3.4.3 出口额与占有率综合分析 |
| 3.5 中国及其比较对象的服装(SITC84)贸易 |
| 3.5.1 出口额分析 |
| 3.5.2 市场占有率分析 |
| 3.5.3 出口额与占有率综合分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 中国纺织服装贸易的马尔可夫转移矩阵估计 |
| 4.1 马尔可夫转移矩阵(Markov Transition Matrix)的表达和估计 |
| 4.1.1 马尔可夫转移矩阵——动态市场竞争模型 |
| 4.1.2 马尔可夫转移矩阵的表达式 |
| 4.1.3 马尔可夫转移矩阵的MAD估计 |
| 4.2 纤维类(SITC26)的MTM估计及预测 |
| 4.2.1 MTM估计结果及判读 |
| 4.2.2 拟合度检验 |
| 4.2.3 基于MTM的预测 |
| 4.3 纺织制品类(SITC65)的MTM估计及预测 |
| 4.3.1 MTM估计结果及判读 |
| 4.3.2 拟合度检验 |
| 4.3.3 基于MTM的预测 |
| 4.4 服装类(SITC84)的MTM估计及预测 |
| 4.4.1 MTM估计结果及判读 |
| 4.4.2 拟合度检验 |
| 4.4.3 基于MTM的预测 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 结论与展望 |
| 5.1 研究结论 |
| 5.2 研究启示和政策建议 |
| 5.2.1 研究启示 |
| 5.2.2 政策建议 |
| 5.3 局限性和进一步研究展望 |
| 5.3.1 局限性 |
| 5.3.2 进一步研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录一 |
| 附录二 |
| 附录三 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
四、马尔可夫链理论与市场占有率分析和预测（论文参考文献）
- [1]行业竞合变革下移动通信市场格局趋势[J]. 刁塑,蒋成. 电信科学, 2021(03)
- [2]齐次马尔可夫链的相关研究及其应用[D]. 陈雯. 四川师范大学, 2021(12)
- [3]高速公路货运车辆差异化收费方案研究[D]. 王玉彤. 石家庄铁道大学, 2020(04)
- [4]基于马尔可夫链的公交停靠站乘客数预测及应用[D]. 刘哲华. 长沙理工大学, 2018(07)
- [5]数学分析模型在医疗机构营销中的应用[J]. 白烨,舒琨,姜华. 中国市场, 2017(28)
- [6]马尔可夫链理论在滑坡预警中的应用研究[D]. 王前领. 辽宁工程技术大学, 2016(05)
- [7]应用马尔可夫链对品牌手机市场占有率进行预测[J]. 王建华. 哈尔滨师范大学自然科学学报, 2015(01)
- [8]马尔可夫状态转移概率矩阵的求解方法研究[D]. 许智慧. 东北农业大学, 2013(10)
- [9]基于markov分析法在饮料行业市场分布中的应用[J]. 张雪峰,李文林. 安阳师范学院学报, 2013(02)
- [10]后MFA中国纺织服装出口动态增长的比较研究 ——马尔可夫转移矩阵应用[D]. 陈悦. 东华大学, 2013(06)