| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 主要符号对照表 | 第12-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-21页 |
| 1.1 时间序列的数据形式 | 第13-14页 |
| 1.2 随机过程与马尔可夫链 | 第14-15页 |
| 1.3 马尔可夫模型 | 第15-16页 |
| 1.4 离散状态马尔可夫模型的发展现状 | 第16-17页 |
| 1.5 鞍点问题中的预处理子 | 第17-19页 |
| 1.6 论文章节安排 | 第19-21页 |
| 第二章 多变量马尔可夫模型的改进及应用 | 第21-47页 |
| 2.1 几种简单的马尔可夫模型 | 第21-22页 |
| 2.1.1 马尔可夫模型 | 第21-22页 |
| 2.1.2 多变量马尔可夫模型 | 第22页 |
| 2.2 Improved多变量马尔可夫模型及其应用 | 第22-34页 |
| 2.2.1 Improved多变量马尔可夫模型 | 第22-24页 |
| 2.2.2 参数估计 | 第24-27页 |
| 2.2.3 新的收敛条件 | 第27-29页 |
| 2.2.4 新的收敛条件下的参数估计 | 第29-30页 |
| 2.2.5 数值实验 | 第30-34页 |
| 2.3 新的多变量马尔可夫模型及其应用 | 第34-46页 |
| 2.3.1 新的多变量马尔可夫模型 | 第34-36页 |
| 2.3.2 参数估计 | 第36-39页 |
| 2.3.3 数值实验 | 第39-46页 |
| 2.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 第三章 高阶Improved多多变量马尔可夫模型的改进及应用 | 第47-83页 |
| 3.1 高阶多变量马尔可夫模型 | 第47-48页 |
| 3.2 高阶Improved多变量马尔可夫模型及其参数估计 | 第48-58页 |
| 3.2.1 高阶Improved多变量马尔可夫模型 | 第48-52页 |
| 3.2.2 参数估计 | 第52-58页 |
| 3.3 新的高阶多变量马尔可夫模型及其参数估计 | 第58-67页 |
| 3.3.1 新的高阶多变量马尔可夫模型 | 第58-61页 |
| 3.3.2 参数估计 | 第61-67页 |
| 3.4 数值实验 | 第67-82页 |
| 3.4.1 例 3-1 | 第67-68页 |
| 3.4.2 例 3-2 | 第68-69页 |
| 3.4.3 在销售需求预测中的应用 | 第69-82页 |
| 3.5 本章小结 | 第82-83页 |
| 第四章 高阶多变量马尔可夫模型的优化 | 第83-100页 |
| 4.1 优化高阶多变量马尔可夫模型 | 第83-87页 |
| 4.2 参数估计 | 第87-90页 |
| 4.3 数值实验 | 第90-99页 |
| 4.3.1 在例 3-1中的应用 | 第90-92页 |
| 4.3.2 在销售需求预测中的应用 | 第92-99页 |
| 4.4 本章小结 | 第99-100页 |
| 第五章 后加数据式多变量马尔可夫模型及应用 | 第100-111页 |
| 5.1 后加数据式多变量马尔可夫模型 | 第100-103页 |
| 5.2 参数估计 | 第103-105页 |
| 5.3 数值实验 | 第105-110页 |
| 5.3.1 在例 3-1中的应用 | 第106-107页 |
| 5.3.2 在销售需求预测中的应用 | 第107-110页 |
| 5.4 本章小结 | 第110-111页 |
| 第六章 关于一类鞍点问题的一种新的预处理子 | 第111-124页 |
| 6.1 鞍点问题及预处理问题 | 第111-112页 |
| 6.1.1 鞍点问题 | 第111-112页 |
| 6.1.2 预处理问题 | 第112页 |
| 6.2 矩阵迭代和交替迭代法 | 第112-113页 |
| 6.3 乘积预处理子 | 第113-114页 |
| 6.4 预处理矩阵M-1psA的性质 | 第114-119页 |
| 6.4.1 特征值分布 | 第114-115页 |
| 6.4.2 特征向量分布 | 第115-118页 |
| 6.4.3 最小多项式 | 第118-119页 |
| 6.5 数值实验 | 第119-123页 |
| 6.6 本章小结 | 第123-124页 |
| 第七章 总结与展望 | 第124-125页 |
| 致谢 | 第125-126页 |
| 参考文献 | 第126-138页 |
| 攻读博士学位期间的研究成果 | 第138-139页 |
