基于绝对分布的马尔可夫链预测方法

基于绝对分工作室的英文 布的马尔可夫链预测方法

对于一列相依的随机变量，用步长为一的马尔可夫链模型和初始分布推算出未来时段的绝对分

布来做预测分析，即为传统的马尔可夫链预测方法之一，可称之为“基洋葱杏鲍菇 于绝对分布的马尔可夫

链预测方法”，不妨记其为“ADMCP法”。其具体方法步骤如下:

(1)计算指标值序列均值x，均方差s，建立指标值的分级标准(相当于确定马尔可夫链的状态空

间)，可根据资料序列的长短及具体间题的要求进行。例如，可以样本均方差为标准(也可以用

有序聚类的方法建立分级标准等)将指标值分级，即按4.2.1中指出的方法确定马尔可夫链的状

态空间E=[1, 2，一初中优秀作文600字 ，m];

(2)按(1)所建立的分级标准，确定资料序列中各时段指标值所对应的状态;

(3)对(2)所得的结果进行统计计算，可得步长为一的马尔可夫链的转移概率矩阵

，它决定了指标值状态转移过程的概率法则;

(4)“马氏性” 检验(应用工作者使用该方法时，一般都不做这一步，本文加上这一步意在完善

"ADMCP法，’);

(5)若以第1时段作为基期，该时段的指标值属于状态i，则可认为初始分布为

这里P(0)是一个单位锡纸烫短发男 行向量，它的第i个分量为1，其余分量全为0。于是第+1时段的绝对分布

l

为

;为预测第+k时段的状态，则可 第+1时段的预测状态j满足:

ll

得到所预测的状态j满足:

(6)可进一步对该马尔可夫链的特征(遍历性、平稳分布等)进行分析。

4.3.2叠加马尔可夫链预测方法

对于一列相依的随机变量，利用各阶(各种步长)马尔可夫链求得的绝对分布叠加来做预测分析，

也是传统的马尔可夫链预测方法之一，可称之为“叠加马尔可夫链预测方法”不妨记其为“SPMCP

法’，。其具体方法步骤如下:

(1)计算指标值序列均值x，均方差s，建立指标值的分级标准(相当于确定马尔可夫链的状态空

间)，可根据资料序列的长短及具体问题的要求进行;

(2)按“(1)"所建立的分级标准，确定资料序列中各时段指标值所对应的状态:

(3)对“(2)”所得的结果进行统计，可得不同滞时(步长)的马尔可夫链的转移概率矩阵，它决

定了指标值状态转移过程的概率法则; 牙痛停滴丸怎么吃

(4)“马氏性” 检验(应用工作者使用该方法时，一般也不做这一步，本文加上这一步同样意在

完善，"SPMCP法”):

(5)分别以前面若干时段的指标值为初始状态，结合其相应的各阶转移概率矩阵即可预测出该时

段指标值的状态概率

(6)将同一状态的各预测概率求和作为指标气馁的反义词 值处于该状态的预测概率，即

,所对应的i即为该时段指标值的预测状态。待该时段的指标值确定之后，将其加

入到原序列之中，再重复步骤"(1)一(6)"，可乌龟用英语怎么说 进行下时段指标值状态的预测。

(7)可进一步对该马尔可夫链的特征(遍历性、平稳分布等)进行分析。