人才流动的滑动平均马尔科夫链预测模型离散模拟

发布时间：2017-08-21 02:30

  本文关键词：人才流动的滑动平均马尔科夫链预测模型离散模拟

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【摘要】：文章以支持向量机SVM模型进行修正,结合滑动平均处理获得相应的人才流动预测样本序列的均值和方差,基于SVM基础上的滑动平均马尔科夫权重归一化处理。结果显示,经过平均滤波器迭代后的样本序列参与滑动平均处理,有利于更高精度意义的加权马尔科夫链预测,且通过滑动平均处理,来获得适合加权马尔科夫链分析的样本预测过程,对于长时序和大样本研究具有更好的适应性。
【作者单位】： 滁州学院经济与管理学院;
【关键词】： 加权滑动处理 马尔科夫链 滑动平均处理 平均滤波器
【基金】：国家自然科学基金青年项目(71502002) 安徽省人文社科重点研究基地项目(SK2016A0678) 安徽省哲学社会科学规划青年项目(AHSKQ2016D108) 安徽省高校优秀青年人才支持计划项目
【分类号】：C964.2;F224
【正文快照】： 0引言关于滑动平均在样本预测中的应用,王瑞庆(2010)利用滑动平均处理原始样本序列的过程中形成了基于粒子群优化(PSO)和灰色GM(1,1)的预测方法,指出在滑动平均处理后的样本适合进行最小化加权平均绝对百分比误差的预测分析,并且证实结合灰色模型的滑动平均预测具有更高的样本

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本文编号：710334