【摘要】：馬爾科夫鏈在隨機(jī)過(guò)程理論中具有重要的地位并獲得了廣泛的應(yīng)用。文章提出了一種改進(jìn)狀態(tài)間的轉(zhuǎn)移矩陣的方法,通過(guò)引入D-S理論對(duì)原始數(shù)據(jù)所處的狀態(tài)進(jìn)行處理得到與之對(duì)應(yīng)的信度函數(shù)值,并給出了連續(xù)狀態(tài)信度函數(shù)值確定的一般方法;再通過(guò)基于后退偏差平方和加權(quán)的方法對(duì)信度函數(shù)值進(jìn)行權(quán)重分配形成轉(zhuǎn)移矩陣,使得該轉(zhuǎn)移矩陣考慮狀態(tài)間影響的累積效應(yīng)。通過(guò)實(shí)例分析,對(duì)比不同模型下?tīng)顟B(tài)間的回代誤差,得到了較好的預(yù)測(cè)結(jié)果。
[Abstract]:Markov chains play an important role in stochastic process theory and have been widely used. In this paper, a method of improving the transfer matrix between states is proposed. The corresponding reliability function values are obtained by introducing the DES theory to deal with the state in which the original data is located. A general method for determining the value of continuous state reliability function is given. Then the transfer matrix is formed by weighting the value of reliability function based on the sum of square of backward deviation, so that the transfer matrix takes into account the cumulative effect of the influence between states. Through the analysis of an example, a good prediction result is obtained by comparing the error between states in different models.
【作者單位】： 江西師范大學(xué)數(shù)學(xué)與信息科學(xué)學(xué)院;
【基金】：江西省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(20151BAB207030) 江西省教育廳科技資助項(xiàng)目(GJJ14244)
【分類號(hào)】：O211.62

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本文編號(hào)：2470812