马尔可夫链能预测温度吗

什么是马尔科夫链？

马尔可夫链，因安德烈•马尔可夫（A.A.Markov，1856－1922）得名，是数学中具有马尔可夫性质的离散时间随机过程。该过程中，在给定当前知识或信息的情况下，过去（即当期以前的历史状态）对于预测将来（即当期以后的未来状态）是无关的。 原理简介 马尔可夫链是随机变量X_1,X_2,X_3...的一个数列。这些变量的范围，即他们所有可能取值的集合，被称为“状态空间”，而X_n的值则是在时间n的状态。如果X_{n+1}对于过去状态的条件概率分布仅是X_n的一个函数，则 P(X_{n+1}=x|X_0, X_1, X_2, \ldots, X_n) = P(X_{n+1}=x|X_n). 这里x

加权马尔科夫链是什么原理？

由于每个时段的股票价格序列是一列相依的随机变量，各阶自相关系数刻画了各种滞时(各个时段)的股票价格之间的相关关系的强弱。因此，可考虑先分别依其前面若干时段的股票价格(对应的状态)对该时间段股票价格的状态进行预测，然后，按前面各时段与该时段相依关系的强弱加权求和来进行预测和综合分析，即可以达到充分、合理地利用历史数据进行预测的目的，而且经这样分析之后确定的投资策略也应该是更加合理的。这就是加权马尔可夫链预测的基本思想。

什么是马尔科夫性

编辑本段马尔科夫预测 1.1.基本概念 1.1.1 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，随机变量可能随某一参数（不一定是时间）的变化而变化. 如测量大气中空气温度变化x = x(h),随高度变化。这种随参变量而变化的随机变量称为随机函数。而以时间t作参变量的随机函数称为随机过

计量地理学常用的模拟预测方法有哪些

1,投入-产出模型。 2,线性规划模型。 3,整数规划。又称分配问题模型。 4,混合规划。 5,非线性规划模型。 6,多目标模型，即目标函数有一个以上时的数学规划模型。 7,网络分析。 8,马尔可夫链模型。 9，控制论模型。 10，大系统理论与方法。 11，系统动力学模型。 12，其他方法与模型。

如何计算传染病预测值

如何有效的预测传染病发病率一直以来是传染病预防和控制工作的热点。由于传染病发病率受到许多不确定性因素的影响，因此可将其看作一个处于动态变化之中的灰色系统，采用灰色模型进行预测〔1，2〕。然而灰色模型GM(1,1)的解是指数曲线，对随机性、波动性较大的数据拟合较差，因而预测精度降低。马尔可夫预测基于马尔可夫过程的理论，描述的是一个随机时间序列的动态变化过程，适合于随机波动性较大的预测问题,这一点正好可以弥补灰色预测的缺陷〔3〕。因此将灰色模型和马尔可夫模型进行组合，利用组合模型对传染病发病率进行预测可以提高单一模型预测的精确度。 1 灰色马尔可夫模型的基本思想 1.1 灰色预测模型GM（1,1