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
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
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
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
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工商管理学院Management School管理系统工程第11讲 系统预测技术(3):张成科广东工业大学经济贸易学院zhangckgdut.edu经济贸易学院SCHOOL OF ECONOMICS ANDMERCE系统预测技术(之三)经济管理学院School of Economics and Managem
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
有限集或可列集对任意正整数 对于内任意个统的过去无关.我们称之为无后效性.中条件概率 称为 在 (2) 一:转移概率矩阵具有以上两个特点的方阵称为随机矩阵.设在一串贝努里试验中每次试验成功的概率为 当时 得到 经过若干步骤设每步传输正确的概率为91
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
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