指数平滑结合条件Markov预测模型研究——基于新疆货运量预测

指数平滑结合条件Markov预测模型研究——基于新疆货运量预测

论文摘要

建立了一个时间序列预测模型。以三次指数平滑模型为基本预测模型,并基于马尔科夫链定义了误差修正模型--条件马尔科夫链。条件马尔科夫链的特点在于将传统马尔科夫链中的一步状态转移概率矩阵变成条件一步状态转移概率矩阵,即在条件马尔科夫链的状态转移概率矩阵中,每个元素的意义为:在已知t-1时刻的状态下,t时刻的状态转向t+1时刻状态的概率:即P{(Et→Et+1)/Et-1}。在文章中以新疆货运量为实验对象,通过对新疆货运量这一指标用三次指数平滑模型,用三次指数平滑模型结合马尔科夫链和三次指数平滑模型结合条件马尔科夫链三个模型进行预测,结果显示,经过条件马尔科夫链修正后的预测结果误差最小,证明文中模型可以有效提高预测精度。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 吕冬梅

关键词: 时间序列,三次指数平滑,条件马尔科夫链,误差修正

来源: 石河子科技 2019年03期

年度: 2019

分类: 农业科技,基础科学,经济与管理科学

专业: 数学,宏观经济管理与可持续发展,交通运输经济

单位: 新疆财经大学

分类号: F512.7;F224

页码: 31-35

总页数: 5

文件大小: 1489K

下载量: 73

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