《马尔可夫预测》PPT课件.ppt

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1、马尔可夫预测方法是根据俄国数学家马尔可夫(Markov)的随机过程理论提出来的,它主要是通过研究系统对象的状态转移概率来进行预测的。§7.7马尔可夫预测一变量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=1一随机变量1、状态:系统在某时刻出现的某种结果。常用Ei表示(i=1,2,…,N

2、)。2、状态变量Xt=i:表示系统在时刻t处于Ei。3、状态转移:系统由一种状态转移为另一种状态。常用Ei→Ej表示。二、状态和状态转移状态举例:例1:人民生活水平可分为三种水平状态:温饱、小康、富裕。例2:企业经营状况可分为:盈利、不盈不亏、亏损。例3:商品销售状况可分为:畅销、平销、滞销。状态转移举例:例4:营业情况由盈利→亏损。例5:商品由畅销→滞销。1、无后效性:如果系统在状态转移过程中,系统将来的状态只与现在的状态有关,而与过去的状态无关。这种特性称为无后效性或马尔柯夫性。例:本月库存只与本月调入调

3、出、损耗及上月底库存有关。2、遍历性:又称稳定性,若转移概率矩阵不变,系统状态经过许多步转移之后将逐渐达到稳定的状态,且与系统的初始状态无关。例:市场最终占有率。三、无后效性和遍历性池塘里有三张荷叶,我们将它们编号为1,2,3,有一只青蛙随机地在荷叶上跳来跳去,假设在初始时刻t0,它在第一张荷叶上,在t1时刻,它有可能跳到第二张或者第三张荷叶上,也有可能在原地不动。无后效性举例:四、马尔柯夫链如果一个系统具有有限个状态,状态转移的时间是离散(如月、季、年),且这种转移具有无后效性,则称此系统构成一个马尔柯夫链

4、。五、状态转移概率和转移概率矩阵设系统有N个状态Ei(i=1,2,…,N),以状态变量xt=i表示在时刻t处于Ei(i=1,2,…,N),如果系统在时刻t处于Ei而在时刻t+1转移到Ej的概率只与Ei有关而与t以前处的状态无关,则此概率可表示为:Pij=P(Ei→Ej)=P(xt+1=j∣xt=i)并称为一步转移概率。0≤Pij≤1∑Pij=1所有Pij构成的矩阵为:称为一步转移概率矩阵。在多步转移中,k步转移概率记为:Pij(k)=P(EikEj)=P(xn+k=j∣xn=i)(i,j=1,2,…,N)所有

5、Pij(k)构成的矩阵称为k步转移概率矩阵。P(k)与P的关系:可证明:P(k)=PkP(k)=P(k-1)P=Pk-1P例:设一步转移矩阵为:设系统有N个状态Ei(i=1,2,…,N),用Pi表示系统在k时期处于状态Ei(i=1,2,…,N)的概率,所有概率所构成的向量,称为状态概率向量。其中:0≤Pi(k)≤1(i=1,2,…,N)∑Pi(k)=1当k=0时,反映系统在初始时状态概率的分布情况,称为起始状态概率分布。六、预测模型由S(k+1)=S(k)P可得递推关系:这就是马尔柯夫链的预测模型。马尔柯夫预

6、测法的步骤:1、确定系统的状态Ei和S(0);2、确定P;3、进行预测:S(k)=S(0)Pk例1:某地有甲、乙、丙三家食品厂生产同一食品,有1000个客户,假定无新用户加入也无老用户退出,只有用户转移,转移表如下:试求其状态转移概率从转到甲乙丙合计甲4005050500乙2030080400丙101080100合计4303602101000解:状态转移概率为例2设味精市场的销售记录共有6年24个季度的数据,见表。求味精销售转移概率矩阵。季度123456789101112销售状态畅1畅1滞2畅1滞2滞2畅1畅

7、1畅1滞2畅1滞2季度131415161718192021222324销售状态畅1畅1滞2滞2畅1畅1滞2畅1滞2畅1畅1畅1用“1”表示畅销用“2”表示滞销季度123456789101112销售状态畅1畅1滞2畅1滞2滞2畅1畅1畅1滞2畅1滞2季度131415161718192021222324销售状态畅1畅1滞2滞2畅1畅1滞2畅1滞2畅1畅1畅1共24个季度数据,其中有15个季度畅销,9个季度滞销,现分别统计出:连续畅销、由畅转滞、由滞转畅和连续滞销的次数。以p11表示连续畅销的可能性,以频率代替概率

8、,得:分子7是表中连续出现畅销的次数,分母15是表中出现畅销的次数,因为第24季度是畅销,无后续记录,故减1。2个状态:“1”畅销“2”滞销季度123456789101112销售状态畅1畅1滞2畅1滞2滞2畅1畅1畅1滞2畅1滞2季度131415161718192021222324销售状态畅1畅1滞2滞2畅1畅1滞2畅1滞2畅1畅1畅1以p12表示由畅销转入滞销的可能性:分子7是表中由畅销转入滞销的

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