目录
预测效果
基本介绍
Matlab灰色-马尔科夫预测
灰色马尔科夫预测(Grey-Markov Prediction)是一种用于时间序列预测的方法,它结合了灰色系统理论和马尔科夫链模型。灰色系统理论是一种非参数化的预测方法,适用于数据较少或者信息缺乏的情况。而马尔科夫链模型则是一种基于概率的状态转移模型。
在灰色马尔科夫预测中,首先使用灰色系统理论对时间序列数据进行建模和预测,得到一个灰色模型。然后,将灰色模型中的预测结果作为状态转移矩阵的输入,构建一个马尔科夫链模型。最后,利用马尔科夫链模型对未来的状态进行预测。
具体步骤如下:
数据预处理:对原始时间序列数据进行处理,例如差分、累加等,以消除其非平稳性或者趋势。
灰色建模:使用灰色系统理论中的灰色模型(如GM(1,1)模型)对处理后的数据进行建模和预测,得到灰色模型的预测结果。
状态转移矩阵构建:将灰色模型的预测结果转化为状态转移矩阵的输入。可以将预测结果按照一定的规则划分为若干个状态,并统计状态之间的转移概率。
马尔科夫链建模:基于构建的状态转移矩阵,建立一个马尔科夫链模型。该模型描述了状态之间的转移关系,可以用于预测未来的状态。
预测未来状态:利用建立的马尔科夫链模型,对未来的状态进行预测。可以通过迭代状态转移矩阵,计算多步的状态预测结果。
程序设计
- 完整程序和数据获取方式:私信博主回复Matlab灰色-马尔科夫预测。
参考资料
[2] https://download.csdn.net/download/kjm13182345320/87568090?spm=1001.2014.3001.5501
[3] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129433463?spm=1001.2014.3001.5501