马尔科夫预测-论文

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1、基于趋势加权马尔可夫算法的降雨量预测模型应用研究XXXX(贵州省水利科学研究院，贵阳550002)摘要：传统的马尔可夫模型预测精度不高，而加权马尔可夫则是通过不同步长的马尔可夫链进行加权得到最终的预测值，精度有所提高，本文在此基础上提出趋势加权的马尔可夫模型，经过验证，这种方法不但可以反映一定的样本趋势变化，而且预测精度也有了一定的提高。关键字：C#；MATLAB；模糊控制；智能灌溉ResearchonFuzzyirrigationcontrolsystembasedonC#andMATLABWangYong-tao,ZhangHe-xi,LiuLiu,

2、LeiWei，ZhouQin-hui（WaterResourcesResearchInstituteofGuizhouProvince,GuizhouGuiyang,550002）Abstract：Inthispaper,wedesignedanirrigationcontrolsystembasedonPCandC8051FMCU.ThefuzzycontrolsystemhasbeenbuiltontheplatformofMATLAB,andtheC#modulehasbeencompiled.CallingtherelevantDLLfilein

3、theC#language,achievingthefuzzycontroloftheirrigationsystem,itwasinordertoachievethepurposeofintelligentirrigation.Thewholeirrigationsystemsoftwareiseasytodevelop,andthefunctionisgood.Keywords：C#;MATLAB;fuzzycontrol;intelligentirrigation1研究背景我国农业用水量约占总用水量的80%左右，由于农业灌溉效率普遍低下，水的利用率

4、仅为45%。然而，一边是严重缺水，一边有严重浪费。目前我国农业，灌溉水有效利用系数仅为0.45左右，而农业发达国家的灌溉水有效利用系数在0.7至0.8之间[1]。近年来，我国对节水灌溉问题越来越重视，研究推广了多种适合国情的农业设施，节水灌溉取得了很大的进展[2]。与节水发达国家相比，我国节水仍有很大潜力。我国灌溉管理存在着水平低、方法落后等问题。通过发展智能控制的灌溉技术，可以实现节水，促进农业机械化、集约化、现代化水平的提高，增强农业发展的后劲。还能带动节水灌溉设备制造等相0引言（1）详细分析了马尔可夫模型的概念、种类、基本原理。（2）结合乌江流域1

5、961～2010年50年的降雨量，研究了马尔可夫各种方法在降雨量预测中的性能，选取合适的权值及其他参数，实现降雨量的有效预测。（3）在原有马尔可夫模型的预测方法基础上，本章提出了这样一种方法，即通过加权马尔可夫链的预测方法，得到年降雨量的预测值和相邻年降雨量差值的预测值，并通过一定的权值将它们相加，实验证明这种方法达到了很好的预测效果，进一步的提高了预测精度。（4）通过几种马尔可夫链的预测模型对未来5年的降雨量进行了预测。4.1马尔科夫预测法的基本原理4.1.1马尔科夫过程概述马尔柯夫（A.AMarkov）预测法是应用概率论中马尔柯夫链的理论和方法来研究

6、随机事件变化并借此分析预测未来变化趋势的一种方法。20世纪初，俄国数学家马尔科夫在研究中发现自然界中有一类事物的变化过程仅与事物的近期状况有关，而与事物的过去状态无关。马尔科夫过程一种典型的随机过程。该过程是研究一个系统（如一个地区、一个工厂）的状况及其转移的理论。它是通过对不同状态的初始概率以及状态之间的转移概率的研究，来确定状态的变化趋势，从而达到对未来进行预测的目的。马尔科夫过程有两个基本特征：一是“无后效性”，即事物将来的状态及其出现的概率的大小，只取决于该事物现在所处的状态，而与以前时间的状态无关；二是“遍历性”，是指不管事物现在出于什么状态，

7、在较长时间内，马尔科夫过程逐渐趋于稳定状况，而且与初始状况无关。4.1.2马尔科夫过程种类按照状态空间I和时间参数集T是连续还是离散可将马尔科夫过程分成四类，如表(4.1).时间参数集T名称状态空间离散连续离散(t=0,1,2,……)马尔科夫链马尔科夫序列连续(t>=0)可列马尔科夫过程马尔科夫过程4.1.3马尔科夫过程设为随机过程，若在时刻对观测得到相应的观测值满足条件则称此类过程为具有马尔科夫性质的过程或马尔科夫过程，简称马氏过程。若把时刻看成“现在”，因为，则就可以看成“将来”，就当做“过去”。因此上述定义可表述为现在的状态取值为的条件下，将来状态

8、的取值与过去状态的取值是无关的。4.1.4马尔科夫链马尔科夫链是指时间和状态参数