转移概率矩阵计算的一种统计方法

利用马尔可夫链进行预测,其关键是转移概率矩阵的计算。本文给出了计算转移概率矩阵的一种统计方法,并且给出了实例计算,目的是为企业进行科学管理和决策提供科学依据。     

基于马尔可夫链的一类学习效率预测模型

本文利用马尔可夫链理论,在教学条件基本稳定不变的前提下,构建学生学习状态转移概率矩阵,用极限概率预测学生今后的学习状态,运用条件数学期望分析学习状态转变对学习效率的影响,建立预测远期学习效率的数学模型。     

基于Markov链的API指数预测模型的研究

本文基于Markov链的预测模型,利用武汉市2012年秋季9、10月份的API数据,计算了武汉市秋季空气质量变化的转移概率,利用计算的转移概率矩阵可以预测武汉市短期内空气污染指数状况,同时对武汉市未来空气质量状况趋势进行预测并对全年空气质量状况进行相应探究.     

Markov链的转移矩阵的补值问题

Markov链的转移矩阵用条件概率定义。当定义中条件的概率为零时，对条件概率如何补值、以得到一个完整的转移矩阵，同时还要求满足转移矩阵必须满足的非负性、规范性和K-C（kolmogorov-chapman）方程，这就是Markov涟的转移矩阵的补直问题。换句话说，对每个Markov链，是否一定存在完整的转移矩阵？时两参数Markov，例如Poisson单，答案是否定的。对单参数Markov链，本文给出正面的解答。     

基于马尔科夫概率跃迁矩阵的消费者偏好分析

采用马尔科夫概率跃迁矩阵工具对汽车消费者偏好进行了分析。首先通过抽样调查获得消费者偏好转移的初始矩阵,再通过迭代求解的方法,提高原矩阵内部隐性数值的精确性,并构建动态概率跃迁矩阵,最后使用PPMCC法评价矩阵的稳定性。实例表明,2013－2014年消费者对汽车产品的偏好比例最大为经济优先,比例最小为技术优先。预测2015－2018年,消费者对汽车产品奢侈优先的偏好比例逐年下降,而其他三项的偏好比例逐年上升。     

可修并-串联系统的转移概率矩阵分析

针对由多个部件组成的一般并-串联系统具有复杂的状态空间和转移概率矩阵这一现实,引入新的概念,在一个修理设备的情况下,研究了系统转移概率矩阵的元素分类和矩阵的结构关系;特别是引入生长矩阵的概念描述转移概率矩阵的变化,并给出了当系统的某些组成部分发生改变时,系统转移概率矩阵的变化规律.     

中国商业银行信用卡市场占有率预测

本文使用马尔科夫链的概率转移矩阵的方法,建立了信用卡市场占有率的预测模型,并给出了一些事例论证。从而可以帮助银行信用卡部门管理人员预知自己产品在整个信用卡市场的地位,来决定采取何种措施来改变当前的局面。     

关于概率向量与概率矩阵的性质

讨论了概率向量和概率矩阵的性质，得到了概率向量和概率矩阵的几个结果。     

关于概率向量与概率矩阵的性质

讨论了概率向量和概率矩阵的性质 ,得到了概率向量和概率矩阵的几个结果     

双曲型偏微分方程有限元概率算法

引进概率转移矩阵以及利用向后插商公式研究了双曲型偏微分方程解的有限元概率算法     

上证综合指数波动情况研究——基于滚动窗口的马尔科夫链预测模型

文章运用基于滚动窗口的马尔科夫链预测模型,对上证综指的变动进行研究,创新的给出概率转移矩阵、极限概率以及预测准确率的时变特征,并给出马尔科夫链预测模型的最优窗口长度和状态定义阀值。研究揭示,大盘波动幅度与大盘的极限概率有着密切的关系;股指期货推出后大盘平盘概率占据主导地位,平稳性显著提高,马尔科夫链预测模型的预测准确率也有了较大提高。     

基于markov分析法在饮料行业市场分布中的应用

本文通过对马尔可夫过程的理论分析,提出了将转移概率矩阵应用于企业产品的市场占有率分析中,认为该理论的无后效性和稳定性特点能够帮助企业在纵向和横向资讯不够充分的情况下克服预测的误差和决策的盲目性,并给出了均衡状态下的市场占有率模型,以期通过不同方案的模拟分析,帮助企业优化决策。     

基于Markov链的最优化预测模型及其应用研究

马尔可夫预测方法在预测领域有着广泛的应用．该方法应用的一个重要的问题就是如何估计一步状态转移概率矩阵．在历史资料没有给出系统处于n个状态次数的情况下，给出一步状态转移概率矩阵估计的最优化方法．最后探讨了基于Markov链的最优化预测模型在长江水质预测中的应用，从而表明该模型的有效性．     

高效图推荐算法应用研究

为解决PersonalRank图推荐算法在推荐系统应用中的效率问题,从降低时间复杂度和减少迭代次数两方面进行算法优化。首先,构建推荐系统中用户行为数据二分图和迭代推荐模型;然后,建立转移矩阵,通过矩阵运算转换传统迭代模型,求解稀疏矩阵线性方程组直接得到系统稳态,有效降低了推荐算法的时间复杂度;最后,通过确定游走概率,在不影响系统精度前提下,各节点概率值收敛前就提前停止迭代,大幅减少了系统迭代次数。实验表明,转移矩阵法推荐效率比传统迭代法提高了211倍左右,游走概率取值为0.1时精度趋于稳定。优化后的算法能有效提高推荐效率。     

融合邻域结构信息的概率矩阵分解算法

为解决概率矩阵分解算法未利用用户/物品的邻域结构信息问题,该文提出一种融合邻域结构信息的概率矩阵分解算法,该算法通过将概率矩阵分解与包含用户和物品邻域结构信息的图正则化项,整合到一个统一的优化问题中,以进一步提炼用户和物品的潜在因子,提高评分预测的精度.在两个真实数据集上的实验结果表明,所提算法能够实现推荐性能的显著提升.     

图论在马尔可夫链分析中的应用

用有向图表示马尔可夫链,具有非常直观的形象。本文利用图论对马尔可夫链进行了初步的分析,参考了概率通量概念,它是马尔可夫链稳定状态概率与其一步转移概率的乘积,有流入,流出之分。在此基础上,利用概率通量平衡方程求解马尔可夫链稳定状态概率,具有较好的直观性。     

改进马尔可夫链耕地需求量预测模型的应用

文章以耕地利用动态度为度量,利用模糊有序聚类方法将耕地需求量划分为不同的状态区间,并建立马尔可夫链状态转移概率矩阵,以规范化的各阶自相关系数为权重改进传统的马尔可夫链预测模型,用改进后的模型对土地利用规划中耕地需求量进行预测。实验结果表明,改进后的方法预测结果与实际情况吻合,具科学性和实用性。     

全概率及贝叶斯公式的矩阵表示

本文在事件组Ａ１，Ａ２，……Ａｎ互不相容且；事件组Ｂ１，Ｂ２，…，Ｂｍ中的Ｂ１（ｉ＝１，２，……，ｍ）只能与事件Ａ１，Ａ２，…，Ａｎ之一同时发生的条件下，得出事件Ｂ１（ｉ＝１，２，……，ｍ）发生的概率的矩阵表达式─—全概率公式的矩阵表示．另外还给出了在事件Ｒ１（ｉ＝１，２，…，ｍ）发出的条件下事件Ａ１；Ａ２…，Ａｎ分别发生的概率的矩阵表达式─—贝叶斯公式的矩阵表示．     

具有一个吸收态的有限非时齐马氏链的PH分布

首先证明了有限非时齐马氏链的转移概率矩阵满足C-K方程,然后给出了具有一个吸收态的有限非时齐马氏链的PH分布.     

马尔科夫链在家具市场配货预测中的应用

针对家具市场销售的动态系统特征,以某网店销售沙发为例,用马尔科夫链预测法在仅占有前期样本的基础上实现产品定量预测,即通过马尔科夫链预测产品的市场占有率,达到让商家知晓产品配货数量,从而用于指导家具市场销售过程中的理性经营.