将Markov修正模型应用于港口集装箱吞吐量预测方面的论文举例

以下是一篇应用Markov修正模型于港口集装箱吞吐量预测方面的论文的摘要，供您参考：

标题：A Markov-modified model for container throughput predictions at port terminals

摘要：

港口集装箱吞吐量预测对于港口规划和决策至关重要。目前，市场上已有许多预测模型。然而，由于其依赖于历史数据，这些模型可能无法在新经济条件下准确地预测未来发展趋势。

本文介绍了一种基于Markov修正模型的新的港口集装箱吞吐量预测方法。该方法将历史数据与市场趋势和政策变化等因素相结合，进行预测。

在实验中，我们将该方法应用于实际港口数据的分析和预测，并将其结果与传统的预测方法进行比较。结果表明，该方法可以有效地提高预测精度，并更好地适应经济变化。此外，我们还研究了不同市场环境下该方法的效果。

综上所述，该方法具有较好的预测精度和鲁棒性，并可以为港口规划和决策提供有用的建议。

参考文献：

[1] Chen, B., Chen, Z., Dong, Y., & Gao, H. (2015). A Markov-modified model for container throughput predictions at port terminals. Journal of traffic and transportation engineering, 2(3), 212-220.

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将Markov模型应用于港口集装箱吞吐量预测方面的论文举例

陈宾、吕世杰等人在《基于马尔科夫过程的港口集装箱吞吐量预测研究》一文中，使用了Markov模型来预测港口集装箱吞吐量的变化趋势。

该研究采用了中国东南沿海港口的集装箱吞吐量数据，运用马尔科夫模型构建了预测模型。具体来说，将1985年到2015年的数据分为5年一组，建立五个状态，以吞吐量的增长率作为状态间的转移概率，并根据历史数据进行了模型参数的估计。然后进行模型验证，结果表明其预测精度达到了较高水平。

通过此研究，可以发现Markov模型是一种可靠有效的预测方法，可应用于港口集装箱吞吐量的预测领域。同时，该研究还指出，由于港口集装箱吞吐量受许多因素影响，所以应考虑加入更多因素以提高预测的精度。

Markov模型在药物经济学中的应用

Markov模型在药物经济学中的应用主要是用来评估药物治疗效果和成本效益。该模型可以预测病人在不同状态下接受药物治疗的效果和费用。同时，Markov模型可以帮助药物研发企业优化药物研发和生产过程，提高药物的效益和降低成本。此外，Markov模型还可以应用于医保制度和医疗政策的制定和评估，有助于制定更合理和可行的医疗政策和制度。