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    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

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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

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    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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    n步转移概率:i经过k步进入j向右移了x步向左移了y步则定义 称条件概率 = P{Xmn=jXm=i} 为马尔可夫链{Xnn?T }的n步转移概率(ij?I m?0 n?1)n步转移矩阵其中 P(n)也为随机矩阵证(1)初始概率绝对概率初始分布绝对分布初始概率向量绝对概率向量18定理 设{Xnn?T }为马尔可夫链则对任意整数i1 i2?in?I和n?1 有性质证23252

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    第四章 隐马尔可夫模型(HMM)4.1 马尔可夫模型的定义4.2 隐马尔可夫模型的定义4.3 隐马尔可夫模型的参数1870年俄国有机化学家Vladimir V. Markovnikov第一次提出马尔可夫模型HMM的由来马尔可夫性如果一个过程的将来仅依赖现在而不依赖过去则此过程具有马尔可夫性或称此过程为马尔可夫过程X(t1) = f( X(t) )X(n1) = f( X(n) )马尔科夫

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