3丙802104畅1畅120畅17畅11323畅13销售状态滞219滞22个状态:1 畅销2 滞销9滞215销售状态畅1E2故障状态2问题:知本月状态向量 P(0) = ()预测两月后的状态 ① 求出两步转移概率矩阵 ② 预测:两个月后的状态向量 例:甲乙丙三个食品厂顾客的 32 步转移概率这就是该马尔可夫链的稳态分布而且也是平稳分布5151201203计算初始转移概率矩阵 计算状态
马尔科夫预测法 第一节基本原理一、基本概念1随机变量 、 随机函数与随机过程 一变量x,能随机地取数据(但不能准确地预言它取何值),而对于每一个数值或某一个范围内的值有一定的概率,那么称x为随机变量。假定随机变量的可能值xi发生概率为Pi即P(x = xi) = Pi 对于xi的所有n个可能值,有离散型随机变量分布列:∑Pi = 1 对于连续型随机变量,有 ∫P(x)dx = 1在试验过程中,随机
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级上一页下一页退 出返回目录上一页下一页退 出返回目录上一页下一页退 出返回目录单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级补充 马尔可夫预测方法对事件的全面预测不仅要能够指出事件发生的各种可能结果而且还必须给出每一种结果出现的概率说明被预测的事件在预测期内出现每一种结果的可能性程度这就是关于
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马尔可夫预测法§1.基本概念与基本理论一马尔可夫过程——当随机过程在 tK 所处的状态为已知条件时过程在时刻 t> tK 所处的状态仅与 tK 时的状态有关而与 tK 以前的状态无关这种随机过程为马尔可夫过程用分布函数来描述:若在条件 Y(ti)=Yi(i=12…n) 下的 Yn 的分布函数恰好等于条件 Y(tn-1)=Yn-1 下的分布函数即F(YntnYn-1 Yn-2… Y1tn-1 tn
第三节 马尔柯夫链预测马尔柯夫(Markov)是俄国数学家。马尔可夫法和博克斯一詹金斯法都是随机时间序列分析法。马尔柯夫链预测马尔柯夫链预测是利用某一系统的现状及其发展动向去预测该系统未来状况的一种分析方法和技术。对于一个系统,在由一种状态转换至另一种状态的转换过程中,存在着转移概率,这种转移概率可以依据其紧接的前一种状态推算出来,而与该系统的原始状态和此次转移以前的有限次或无限次转移无关。系统的
第9章 马尔可夫预测方法 马尔可夫链基本理论市场占有率预测 案例分析.2 股票价格走势预测.3 加权马氏链法预测证券指数走势.4 期望利润预测.1马尔可夫链基本概念(1)马尔可夫链 首页 马尔可夫链基本理论注:而与以前的状态(2)一步转移概率马氏链在时刻n处于状态 i 的条件下到时刻n1转移到状态 j 的条件概率即称为在时刻n的一步转移概率首页注:由于概率是非负的且过程从一状态出发经过一
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级隐马尔科夫模型(HMM)内容提要1.HMM的概述与应用2.HMM的定义及三个基本问题3.三个基本问题的求解算法HMM的概述与应用HMM模型是一项发展多年的建模技术 它曾经在语音识别光字符识别 (OCR)等领域得到过最成功的应用上世纪八九十年代HMM开始应用于生物信息学 对于研究蛋白质家族同源性 揭示进化保守性发挥了重要作
天津大学神经康复工程实验室TUNERL天津大学神经康复工程实验室TUNERLHMM浅析王璐1马尔科夫链2隐马尔科夫模型3三种问题及相应算法4应用举例主要内容马尔科夫链-举例例子如果把天气视为三个状态: state1:雨 state2:多云 state3:晴明天雨云晴今天雨0.40.30.3云0.20.60.2晴0.10.10.8通过对某地天气的长期观察三种天气状态出现如左
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