【摘要】：馬爾科夫鏈在隨機過程理論中具有重要的地位并獲得了廣泛的應用。文章提出了一種改進狀態(tài)間的轉移矩陣的方法,通過引入D-S理論對原始數據所處的狀態(tài)進行處理得到與之對應的信度函數值,并給出了連續(xù)狀態(tài)信度函數值確定的一般方法;再通過基于后退偏差平方和加權的方法對信度函數值進行權重分配形成轉移矩陣,使得該轉移矩陣考慮狀態(tài)間影響的累積效應。通過實例分析,對比不同模型下狀態(tài)間的回代誤差,得到了較好的預測結果。
[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】： 江西師范大學數學與信息科學學院;
【基金】：江西省自然科學基金資助項目(20151BAB207030) 江西省教育廳科技資助項目(GJJ14244)
【分類號】：O211.62

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