什么是马尔可夫链科夫链训练好了,能做几次预测?

什么是马尔可夫链可夫时序预测法(Markov Forecasting Model) 什么是马尔可夫链可夫 ( Markov )是俄国著名的数学家 什么是马尔可夫链可夫预测法是以 什么是马尔可夫链可夫 的名字命名的一种特殊的市场预測方法 。什么是马尔可夫链可夫预测法主要用于 市场占有率 的预测和销售期望利润的预测 就是一种预测事件发生的概率的方法。它是基於 什么是马尔可夫链可夫链 根据事件的目前状况预测其将来各个时刻(或时期) 变动状况的一种预测方法。什么是马尔可夫链可夫预测法是對地理、天气、市场、 进行预测的基本方法它是地理预测中常用的重要方法之一。

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有限什么是马尔可夫链可夫链(finite Markov chain)一种什么是马尔可夫链可夫链.指状态空间是有限的什么是马尔可夫链可夫链。

有限什麼是马尔可夫链可夫链有这样的特点它的状态空间既不可能只含瞬时状态,也不可能含有零常返状态.因此一个不可约的非周期有限什麼是马尔可夫链可夫链必是遍历的(参

见“不可约什么是马尔可夫链可夫链”和“遍历什么是马尔可夫链可夫链”).

前言:彩票是一个坑千万不要往里面跳。任何预测彩票的方法都不可能100%都只能说比你盲目去买要多那么一些机会而已。

  已经3个月没写博客了因为业余时间一直茬研究彩票,发现还是有很多乐趣偶尔买买,娱乐一下本文的目的是向大家分享一个经典的数学预测算法的思路以及代码。对于这个什么是马尔可夫链可夫链模型我本人以前也只是听说过,研究不深如有错误,还请赐教互相学习。

  什么是马尔可夫链可夫链是┅个能够用数学方法就能解释自然变化的一般规律模型它是由著名的俄国数学家什么是马尔可夫链科夫在1910年左右提出的。什么是马尔可夫链科夫过程已经是现在概率论中随机过程理论的一个重要方面经过了一百年左右的发展,什么是马尔可夫链可夫过程已经渗透到各个領域并发挥了重要的作用如在我们熟知的经济、通信领域,除此之外在地质灾害、医疗卫生事业、生物学等自然科学领域也发挥了非常偅要的作用

  人们在对实际问题的研究中会发现随着时间的持续发展变化会产生很多现象。还有一些现象或过程可以表述如下:在“現在”是已知的情况下这种变化过程的“未来”与“过去”是毫无联系的。也就是说这种过程的未来所出现的情况不依赖于过去的发展變化我们就把具有上述性质的过程称之为什么是马尔可夫链可夫过程。什么是马尔可夫链可夫过程可以描述现实生活中的很多现象例洳,我们熟知的液体中的颗粒所做的布朗运动、在商业活动中所要研究的每天销售情况、在数字通信中的语音信号、视频信号等什么是馬尔可夫链可夫链在其他领域的应用还有很多,如在银行的不良资产的管理、机车管理、企业管理、生态环境演变、城市用水量仿真、信息处理等科学研究和生产生活中都有广泛应用

     上面是2个最简单的什么是马尔可夫链可夫链的数学定义,看不懂没关系简单解释一下:

     1.從状态k到k+1与时间k无关,也就是说这个随机过程与时间k无关而从k到k+1状态,有一个转移概率什么是马尔可夫链可夫链的核心其实也就是这個转移概率;

     2.根据什么是马尔可夫链可夫链的思想,一步转移概率Pij很容易得到但是预测的时候,往往要根据最近K期的数据来进行所以偠计算K步转移概率;

     3.任意步的转移概率可以根据C-K方程来计算,CK方程是一种计算转移概率的基本方法简单的算法就是:通过一步转移概率矩阵P独自相乘m次,就可以得到m步转移概率

     4.什么是马尔可夫链可夫链的思想,就是根据历史的数据统计得到转移概率,然后根据滞时权偅对每个状态进行预测概率最高的是最可能出现的。

     5.对于离散型什么是马尔可夫链可夫链序列变量一般计算之前需要对变量进行“马氏性”检验,统计量就是卡方分布

     6.什么是马尔可夫链可夫链的研究还有很多其他的方面,比如状态分类极限概率,平稳分布等等这些太高级,没时间去搞很懂这些对预测过程的精度是有一定影响的。

  对于离散型变量来说首先要把目标的数据进行归类,对模型來说一般状态都是有限的,比如说双色球可以把16个篮球号码分为8个状态,2个一组当然一些经济和实际生活数据的状态分类,就要根據实际情况了

3.2 计算转移概率矩阵

  转移概率矩阵是可以根据历史数据的频率f(i,j)统计得到。f(i,j)是状态i到状态j转移的次数;然后概率转移矩阵

  对于离散型的变量需要利用历史数据进行“马氏性”检验。检验公式为:

马氏性可以进行下一步的预测,否则没有多大的意义

3.4 計算自相关系数和各种步长的权重

  若满足马氏性,就可以对下一个状态进行预测了预测根据滞时k,有权重调整权重W(k)是根据自相关系數R(k)计算得到的,公式如下:

  k为滞时期我程序测试里面选的5,L是总的历史数据次数,X是历史数据序列

3.5 计算不同滞时期的转移概率矩阵

3.6 預测下一个状态

  下一个状态的预测概率通过相同状态的各个预测概率加权和得到,计算用到公式:

       最后一步的时候要注意要根据最後k期的历史数据所在状态值和步长的权值相乘。滞时期为1的数据是最后1期数据(最新的数据),这个循环的时候要注意很容易掉进坑里。

  本文使用C#实现了简单的离散型什么是马尔可夫链可夫链模型在验证马氏性的时候,由于需要查表求值所以暂时固定了自由度25,显著性水平0.05,模型核心代码:

70 //计算伽马平方统计量 80 //查表求a = 0.05时伽马分布的临界值F(m-1)^2,如果实际的gm值大于差别求得的值,则满足 81 //查表要自己做表这裏只演示0.05的情况 卡方分布 116 //这里很关键,权重和滞时的关系要颠倒循环计算的时候要注意 117 //另外,要根据最近几期的出现数确定概率的状態,必须取出最后几期的数据 126 //滞时期j的数据状态

调用方法很简单如下代码:这里使用的是论文文献中的数据,单个号码的随机概率为16.6%,程序预测的概率可以到25-30%的样子应该还有调整的空间。

     哈哈请关注博客,年后将根据此算法对高频彩快3和11选5进行实证分析。因为这个过程有点复杂不是一下子可以搞定的。

     本文的相关文字资料公式和数据来源根据这篇文献:“什么是马尔可夫链可夫链预测模型及一些應用”,2012.3 温海彬

     最后彩票风险很大,购彩需谨慎你的热情和推荐,是我的动力哦

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