马尔可夫链（Markov Chain），描述了一种状态序列，其每个状态值取决于前面有限个状态。

马尔可夫链模型在交通事故预测中的应用，杨洋，，随着社会经济的飞速发展，带来了大量的信息和数据，所以现今对数据的整理挖掘及根据现有事件的数据对将来做出预测等信息处理技术

针对传统网络控制与转发的紧耦合，其路径分配算法的全局性差、实时性不足，根据软件定义网络的集中控制，提出一种基于马尔可夫链负载均衡（Markov chain-load balancing，MC-LB）算法。该算法使用马尔可夫链的转移概率计算链路重要性，并同时对业务流请求量和网络负载均衡率两个目标进行优化，获得多请求下的最优路径分配。通过大量实验对比表明，该算法优于传统SPF（shortest path first）算法，最大可以增加网络负载均衡率30%，提升网络业务流请求接受率20%，达到了负载均衡效果，提高了网络的性能。

多假mhtmat算法实验室代码MCMCDA 该存储库包含论文“用于多目标跟踪的马尔可夫链蒙特卡罗数据协会”的 matlab 代码。 这段代码是从网上复制过来的，根据论文进行了小幅修改。 MCMCDA 是一种常用的多目标跟踪算法，用于计算机视觉和雷达信号处理。 其性能优于传统的多目标跟踪算法，如JPDA（联合概率数据关联）和MHT（多假设跟踪）。 纸张可在 。

从GitHub发布页面下载最新的预建READY-TO-USE ParaMonte :: MatDRAM库： https://github.com/cdslaborg/paramonte/releases/latest/download/libparamonte_matdram.zip 有关该库的许多强大功能以及串行和并行示例仿真的说明，请参见： https://www.cdslab.org/paramonte/notes/examples/matlab/mlx/sampling_multivariate_normal_distribution_via_paradram.html 有关更多示例，请参见： https://www.cdslab.org/paramonte/notes/examples/matlab/mlx/ 有兴趣接收更新吗？ 在GitHub上加注星标并观看该库的

预测模型是科学制定应急处置措施的基础.为快速准确地构建突发水污染事件预测模型,将预测模型参数的率定问题视为贝叶斯估计问题,并根据有限差分方法和贝叶斯推理得到参数的后验概率密度函数,再通过改进的Metropolis-Hastings抽样方法得到较为合理的参数值.以发生在某明渠段的突发水污染事件为例,分析讨论等容量控制非均匀流和非等容量控制非均匀流两种情景下不同观测噪声对参数率定值的影响,并与由贝叶斯-马尔科夫链蒙特卡罗方法得到的参数值和真实值进行对比.结果表明:改进Bayesian-MCMC方法在计算精度、适用性和抗噪声等方面优于贝叶斯-马尔科夫链蒙特卡罗方法,能较好地率定模型参数,并为构建突发水污染事件预测模型提供了新思路.

数学建模经典教材（各种经典）数学建模经典教材（各种经典）

该算法用于matlab，主要用于马尔可夫算法

基于马尔可夫链模型的我国股票指数研究，数学建模常用预测模型，马尔科夫预测模型

主要功能：静态故障树建模、动态故障树建模、定性分析、定量分析和仿真。 逻辑门类型：与门、或门、非门、异或门、顺序相关门、禁门、表决门、相同转移门、相似转移门、优先与门、顺序相关门、功能相关门、冷备件门、温备件门、热备件门