数学建模竞赛常用模型——马尔科夫预测方法详解

2、模型建立假定在未来的时期内,顾客相同间隔时间的流动情况不因时期的不同而发生变化,以1、2、3分别表示顾客买A、B、C三厂家的药这三个状态,以季度为模型的步长(即转移一步所需的时间),那么根据表格,我们可以得模型的转移概率矩阵:矩阵中的第一行(0.4,0.3,0.3)表示目前是A厂的顾客下季度有40%仍买A厂...

2024年4月自考《人力资源开发与管理》知识点:马尔科夫模型

2024年4月自考人力资源开发与管理知识点:马尔科夫模型是一种内部人力资源供给的统计预测技术方法,是预测组织在某个时段上(一般为一年)各类人员的分布状况。是一种动态的预测技术。适用范围:既可用于员工类别简单的组织,也可用于员工类别复杂的组织。学好《人力资源开发与管理》,不仅需要多背高频考点,还需要学会运用...

未来已来,人力资源管理如何应对不确定性?

(2)预测性分析:利用预测性分析技术对未来的人力资源需求进行预测。企业可以根据预测结果提前进行人才储备和招聘计划,确保人力资源的充足和稳定。通过积极拥抱技术,企业可以更加高效地管理人力资源,提高员工的工作效率和满意度,进而提升企业的竞争力和市场地位。四、推行灵活的工作方式:推行灵活的工作方式是应对现代职场...

微京AI利率预测模型预测胜率超八成

在预测方法上,采用了如逻辑斯蒂回归、支持向量机(SVM)等统计学习方法,如随机森林、梯度提升等集成学习方法,如长短期神经网络(LSTM)、一维卷积网络(1D-CNN)等深度学习方法,以及如隐马尔可夫模型(HMM)、时间卷积网络(TCN)等时间序列类模型。在思想上,我们采取了离线学习和在线学习两种模式。基于以上的数...

PHM算法论文合集|第三辑 隐马尔可夫模型

隐马尔可夫模型是一类常用的向图模型（贝叶斯网生成模型），描述了直观可测的随机序列背后的稳定的隐含状态的马尔可夫链生成结构。隐马尔可夫模型最早成功使用场景是语音识别（用数据驱动的自动化路线终结了语音原理与结构分析的技术路线），后来陆续成功应用到自然语言标注、拼写错误、机器翻译、手写体识别、基因序列分析等...

CVPR 2021 | 时间序列疾病预测的因果隐马尔可夫模型

本文针对时间序列疾病预测问题提出了一个因果隐马尔可夫模型进行未来阶段的疾病预测(www.e993.com)2024年11月22日。为了保证模型的泛化性能,作者对每个时间步下的隐空间进行了显式的解耦和分离,并通过可识别性的结果对该解耦机制给出了理论保证。针对因果隐马尔可夫模型,作者提出了一个新的时间序列变分框架进行该模型的学习和推断。实验上,作者将其方法...

年度学术盘点|北大光华学者们的热爱与坚守!

该研究分析了一个关于市场异象被发现的模型,即套利者在市场异象被发现之前对此套利机会并不知情的模型;并对模型关于资产价格和套利者交易行为的预测进行了实证检验。利用现有文献中记录的99个异象的数据,我们发现在异象被发现后,基于异象指标分成十组的投资组合中,第一组和第十组投资组合的投资收益率之间的相关性降低...

最近基于深度学习大火的AIGC将会抢原创工作者的饭碗?

2021年之前，AIGC主要生成文字，新一代模型可以处理的格式内容包括：文字、语音、代码、图像、视频、机器人动作等。AIGC被认为是继专业生产内容PGC、用户生成内容UGC之后的一种新的内容创作方式，可以充分发挥其在创意、表现力、迭代、传播、个性化等方面的技术优势。2022年，AIGC以惊人的速度发展。年初还处于技艺生疏...

数字化观察之三十:商业银行大数据审计的应用模式体系

可见,Benford定律能够从几十万条数据中有效识别包含认为操纵的非自然流水,迅速定位疑点数据供后续人工验证分析,减少了大量人力资源投入。未来其他相关应用还包括识别非法商户、资金掮客等。统计分析知识模型化标准应用实践在“统计分析知识模型化标准”应用方面,笔者通过构建“不良迁徙分析模型”和“马尔可夫模型”,来预测...