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马尔可夫链预测方法及其应用研究

第一章 绪论第1-21页
 1.1 马尔可夫过程的历史第10-11页
 1.2 马尔可夫过程的直观背景第11-12页
 1.3 马尔可夫链在我国目前的研究现状第12-18页
  1.3.1 马氏链在教育领域的应用第13-14页
  1.3.2 马氏链在经济领域的应用第14页
  1.3.3 马氏链在医学上的应用第14页
  1.3.4 马尔可夫链在自然灾害预测上的应用第14-15页
  1.3.5 马氏链在遗传学领域中的应用第15-17页
  1.3.6 马尔可夫链模型在算法有效性中的应用第17-18页
 1.4 问题的提出第18-19页
 1.5 研究的主要内容,创新点、研究手段及技术路线第19-21页
  1.5.1 研究的主要内容第19页
  1.5.2 创新点第19-20页
  1.5.3 研究手段及技术路线第20-21页
第二章 马尔可夫链第21-31页
 2.1 马尔可夫链的定义第21-23页
 2.2 马尔可夫链的状态分类第23-27页
 2.3 马氏链的遍历性和平稳分布第27-30页
 2.4 小结第30-31页
第三章 马尔可夫链预测方法研究第31-38页
 3.1 指标值序列分组方法第31-32页
  3.1.1 数据序列约定俗成的分组法第31页
  3.1.2 样本均值-均方差分组法第31-32页
  3.1.3 有序聚类分组法第32页
 3.2 “马氏性”检验第32-33页
 3.3 三种马尔可夫链预测方法第33-35页
  3.3.1 基于绝对分布的马尔可夫链预测第33-34页
  3.3.2 叠加马氏链预测第34页
  3.3.3 加权马氏链预测第34-35页
 3.3 应用加权马尔可夫链模型预测某河流5月份的降雨量第35-37页
 3.4 小结第37-38页
第四章 马尔可夫链预测方法在太湖流域梅雨期长度预测中的应用第38-45页
 4.1 梅雨第38-39页
 4.2 梅雨划分的标准第39页
 4.3 梅雨期的评定第39-40页
 4.4 梅雨的几个特殊类型第40页
  4.4.1 早梅期第40页
  4.4.2 空梅期第40页
 4.5 应用绝对分布的马氏链模型预测太湖流域的梅雨期第40-44页
  4.5.1 问题的提出:第40-41页
  4.5.2 数学模型的建立第41页
  4.5.3 梅雨期状态的划分第41-42页
  4.5.4 验证状态序列的马氏性第42-43页
  4.5.5 梅雨期预测第43-44页
 4.6 小结第44-45页
第五章 马尔可夫链预测方法的评价第45-60页
 5.1 时间序列预测方法简介第45-48页
  5.1.1 时间序列的三种线性模型简介第45-46页
  5.1.2 平稳时间序列预测的基本原理第46-47页
  5.1.3 平稳时间序列预测的具体步骤第47-48页
 5.2 利用时间序列预测某地区1991年5月份的降水量第48-49页
 5.3 利用马氏链预测该地区1991年5月份降水量:第49-51页
 5.4 随机数的产生及随机变量的抽样第51-55页
  5.4.1 随机数产生的一般方法第51-53页
  5.4.2 随机变量的抽样第53-55页
 5.5 基于绝对分布的马氏链预测和加权马氏链预测的预测效果比较第55-59页
  5.5.1 随机数的生成过程第55-56页
  5.5.2 利用产生的随机数进行评价第56-59页
 5.6 小结第59-60页
第六章 总结和展望第60-62页
 6.1 总结第60页
 6.2 展望第60-62页
参考文献第62-66页
致谢第66页

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