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利用Markov模型 研究Aβ突变体的构象转变过程 2024年 模型 与分子动力学模拟,对野生型、A4型和D7N型Aβ的构象变化过程进行研究,明确3种Aβ构象的转变路径.实验结果表明,野生型Aβ出现一个区域的β-折叠,A4型Aβ构象几乎无变化,而D7N型Aβ出现两个区域的β-折叠,说明D7N型突变体具有促β-折叠特性,该结果为阿尔兹海默症的治疗方法探索提供理论依据.关键词：阿尔兹海默症 分子动力学模拟 MARKOV模型 基于GM(1,1)-Markov模型 的商品销售额预测 2024年 模型 与Markov链模型 相结合,建立GM(1,1)-Markov耦合模型 ,应用该模型 对安踏以半年为期的商品销售额进行实例预测。对GM(1,1)模型 进行了精度检验,检验结果表明GM(1,1)有较高的预测精度。在此基础上引入Markov链进行预测值修正,其中,GM(1,1)模型 预测的平均相对误差为7.67%,而通过Markov链模型 进行优化后,GM(1,1)模型 平均相对误差为3.71%。说明,经Markov链优化的GM(1,1)模型 的预测精度优于GM(1,1)模型 ,更具实用性。关键词：MARKOV链模型 销售额 基于CLUE-S和Markov模型 的土地利用变化模拟预测 2024年 模型 相结合的方法对靖远县未来土地利用变化从自然发展、耕地保护和生态安全三种情景进行预测。结果表明,(1)CLUE-S模型 相对于小尺度的土地利用变化模拟预测的效果较好,精度较高。(2)建设用地在自然发展情景下的增加是最为显著的,在其他两种情景下受到限制因素后在减少,草地和耕地只有在自然发展情景下是减少,林地只在耕地保护情景下是减少,水域用地和未利用地都在自然发展情景下是增加的。(3)生态安全情景与耕地保护情景对未来土地利用变化的调控效果较好,林地、草地和耕地受到了更好的保护。研究表明,区域土地利用模拟预测可以更好地为土地利用规划编制提供参考。关键词：CLUE-S模型 MARKOV模型 土地利用变化 情景模拟 基于Markov模型 的低风速地区风力发电机预防性维护优化策略 2024年 模型 。首先,依据设备衰退规律,利用Markov链的转移概率对退化状态、维护策略进行刻画。其次,引入可靠度、故障率、役龄因子计算多阶段预防性维护时长和故障时长;再进一步考虑天气条件对维护成本模型 的影响,构建风力发电机在整个维护周期内的期望成本模型 。最后,利用数值分析对模型 进行求解。结果表明,实施最小、更换维护策略的期望成本占据了总维护成本的80%以上,相比之下,采取预防性维护优化策略的期望成本则低于总维护成本的20%,故该策略可为低风速地区的风电企业提供有效的决策参考,提高风力发电机的运行可靠性。关键词：风力发电机 MARKOV链 基于位置相似性与Markov模型 的移动轨迹预测算法 2024年 模型 ,但是Markov模型 存在对历史轨迹信息利用不充分的问题。为此,论文提出了一种基于位置相似性与Markov模型 的移动轨迹预测算法。首先,通过迭代网格划分方法实现原始轨迹数据的序列化;然后,根据用户当前轨迹位置找出历史轨迹集合中与之相似的历史轨迹;最后,由相似的历史轨迹建立转移概率矩阵,完成对用户未来区域的预测。在大规模数据集上的试验结果表明,相比于传统Markov模型 ,该方法的平均预测准确率提高了13.8%。关键词：轨迹预测 MARKOV模型 多状态Markov模型 在阿尔茨海默病自然史中的应用 2024年 模型 应用于阿尔茨海默病(Alzheimer's disease,AD)自然史研究,为慢性病自然史研究提供方法学借鉴。方法基于美国公共数据库ADNI,构建正常认知(normal cognition,NC)-轻度认知障碍(mild cognitive impairment,MCI)-AD多状态Markov模型 ,估计不同状态间的转移强度、转移概率、影响因素和各状态的逗留时间,绘制生存曲线,并进行模型 拟合优度评价。结果性别、年龄、FAQ、MMSE、CDRSB、ADAS13、TMT-B-Time是AD自然史中重要的影响因素;NC与MCI状态的平均逗留时间分别为7.502年,11.621年。多状态Markov模型 拟合结果较好。结论多状态Markov模型 在AD等多状态慢性病转归研究中具有很好的应用价值。关键词：多状态MARKOV模型 阿尔茨海默病 慢性病 自然史 基于FLUS-Markov模型 的玉溪市生态系统服务价值时空演变与预测 2024年 模型 预测玉溪市2030年生态系统服务价值及其分布。结果表明,该模型 预测结果的Kappa系数提高至0.8969,整体精度为0.9393,精度较高;2010—2020年玉溪市林地、草地的面积呈减少趋势,以林地、草地、水域为主的生态系统仍然面临威胁;2030年玉溪市生态系统服务价值为535.0471亿元,变化率为-0.1297%,玉溪市应加强对林地、草地的保护,加强退耕还林、退耕还草政策的实施,合理控制草地、林地向耕地的转化;2030年玉溪市生态系统服务价值依然表现为西部>中部>东部;2030年玉溪市各县市区生态系统服务价值贡献率由高到低依次为新平县、元江县、峨山县、易门县、华宁县、红塔区、江川区、澄江市、通海县。关键词：GIS空间分析 生态系统服务价值 基于Markov模型 的肺结节低剂量螺旋CT筛查卫生经济学评价 2024年 模型 评价肺结节低剂量螺旋CT(LDCT)筛查的卫生经济学。方法利用2021年—2023年北京市某三甲医院的肺结节LDCT筛查数据和部分国外临床研究数据,采用成本效用分析方法,通过增量成本效用比(ICUR)确定优势筛查策略;使用R语言获得转移概率参数,利用TreeAge Pro 2011软件构建Markov模型 。假设以我国10万名55岁及以上人群为肺结节筛查对象,模拟其疾病发展情况,并通过敏感性分析评价该模型 的稳定性。结果成本效用分析显示,该模型 经20次循环后,LDCT筛查策略的总成本为3543088618元,相较于不筛查策略的总成本增加了784130651元,额外获得了7996个质量调整生命年(QALY),每获得一个QALY需多花费98059.77元。采用WHO卫生经济学评价标准,LDCT筛查策略的ICUR大于1倍人均国内生产总值(GDP)但小于3倍人均GDP,为优势策略。敏感性分析显示,各变量在其敏感性分析范围内无论如何变化,都不会对ICUR产生较大影响,表明该模型 具有较好的稳定性。结论在55岁及以上人群中开展每年一次肺结节LDCT筛查的ICUR小于3倍人均GDP,具有一定的经济学效用,该筛查策略有利于肺癌的“早发现、早诊断、早治疗”。关键词：肺结节 低剂量螺旋CT 卫生经济学 MARKOV模型 基于PSO-ELM-Markov模型 的中国民航碳排放达峰路径研究 2024年 模型 的民航碳排放多变量组合预测模型 。引入情景分析法,科学划分发展情景,预测不同发展情景下中国民航碳排放达峰路径.实证结果表明,多变量组合预测速度最快、精度高,适用于民航碳排放预测。不同情景仿真发现,在目前减排措施和强度下,中国民航很难为中国政府实现减排承诺做出应有贡献,但其减排承诺的兑现可在技术突破情景中实现.建议民航管理部门控制影响因子增幅,提升民航发展质量;探索先进制造工艺和高效飞行管理,提升燃油效率,保持民航运输适量且有序运行.关键词：MARKOV模型 情景分析法 长期护理保险需求成本评估与趋势预测——基于连续时间齐次Markov模型 的分析 2024年 关键词：MARKOV模型 长期护理保险
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