加权马尔可夫链修正GM(1,1)模型在齿轮故障诊断中的应用

"这篇研究生学位论文探讨了基于eemd（Ensemble Empirical Mode Decomposition，集成经验模态分解）的齿轮故障诊断方法，并侧重于速度预测的研究，特别是针对交通拥堵状态的识别和预测。论文使用2011年7月4日至18日的历史车辆速度数据作为样本，通过灰色GM(1,1)预测模型和加权马尔可夫链校正方法，对2011年7月19日至22日的06:00时刻速度进行预测。" 这篇论文详细阐述了速度预测的重要性，特别是在交通管理领域，准确预测交通速度可以帮助预防拥堵，提高道路通行效率。作者首先介绍了交通拥堵的定义、分类、成因和特征，并对现有的拥堵识别算法和速度预测模型进行了分析和评价。 在预测模型部分，论文提出了一种结合灰色GM(1,1)模型和马尔可夫链的加权改进预测模型。灰色GM(1,1)模型是一种基于非线性时间序列的预测方法，能够处理非平稳数据，而马尔可夫链则能考虑数据间的转移概率，即状态之间的依赖关系。通过对原始样本序列进行累加生成新序列，然后应用加权马尔可夫链校正，提高了灰色模型的预测精度，尤其是考虑到数据元素间的关系权重，使得预测结果更符合实际交通状况。 论文的工作贡献在于，它创新性地将这两种模型融合，创建了一个更加适应交通拥堵预测的模型。通过实证分析，证明了该模型在预测道路上的车流速度和识别交通拥堵状态方面具有较高的准确性和合理性，从而为交通管理和优化提供了有效的工具。 此外，论文还涵盖了对经典灰色预测理论和马尔可夫链预测原理的详细解释，以及如何结合两者的加权改进方法。这些内容对于理解交通预测模型的构建和应用具有很高的学术价值，同时也为未来相关领域的研究提供了参考。 这篇论文深入研究了基于eemd的齿轮故障诊断技术，并重点探讨了适用于交通拥堵预测的新型灰色GM(1,1)-马尔可夫模型，其研究成果对于提升城市交通管理效率和缓解交通压力具有重要意义。