Nonlinear Markov Processes and Kinetic Equations.pdf

将灰色理论和Markov预测方法用于中国粮食产量的预测。运用灰色关联分析,从众多影响粮食产量的因素中确定了影响粮食产量的主要因素为:乡村从业人员、农作物有效灌溉面积、粮食作物播种面积、受灾面积。以粮食产量作为特征变量,以影响粮食产量的主要因素作为选定变量构建了粮食产量的灰色GM(1,5)预测模型,并对我国粮食产量进行拟合和预测。为了捕获粮食产量时间序列的随机波动性,使用马尔可夫模型对GM(1,5)模型的残差进行修正,以便改善预测精度。实例结果:事后检验阶段GM(1,5)模型的平均绝对百分比误差为15.45

基于Logistic-CA-Markov模型的用地变化动态模拟，邓明语，刘明皓，实现京津冀协同发展是我国重大的国家发展战略，具有重要意义。本文以京津冀地区为例，基于2000、2010年两期土地利用数据，构建Logisti

Markov Random Field in image modeling 中科院自动化所大牛李子青的一本专著

Markov Chain Algorithm(Chinese)

多候选马尔可夫轨迹预测 功能 导入csv数据并计算马尔可夫矩阵 根据给定历史序列给出预测 每个点的预测都能给出多个候选值 历史轨迹长度、预测轨迹长度和候选值数量均可调整 使用 初始化 markov = Markov(his_count=1, pre_count=3, test_count=3, tol=3) his_count为历史轨迹长度 pre_count为预测轨迹长度 test_count为csv文件中每一行数据需要留作测试集的长度（取最后test_count数量的点作测试集） tol为候选值数量 读入csv文件 markov.read_csv('trajectory100000.csv') 使用csv文件数据进行测试 acc = markov.test_csv('trajectory100000.csv') 导出预测序列 markov.write_pre('trajectory10

Markov微分博弈模型及其在网络安全中的应用.pdf

matlab导入excel代码马尔可夫模型 该代码使用最大似然估计方法为美国各州/地区建立时空马尔可夫链跃迁矩阵 所建立的过渡矩阵用于预测抗议活动在美国所有州的分布，这些抗议活动已根据经度和纬度汇总到网格单元中。 每个像元的转换矩阵表明该像元从一个马尔可夫状态（这里的状态用于表示抗议者的存在/不存在）转换为另一种状态的可能性-有关更多详细信息，请参见演示 该代码的接近100％的通用性使其可以在任何数据集上工作，以生成可用于对提供的数据集进行预测的过渡矩阵。 请参阅下面的说明（在@代码下）以了解如何完成此操作 该项目包含以下文件夹和文件： @代码文件夹 数据集：US_BLM_Protests.xlsx Place dataset in same folder as MATLAB code to run code on 我们选择此数据集是因为它是一个适合我们模型描述和条件的实例 因此，您可以将当前数据集与您希望建模的任何数据集交换，只要它适合markov-modeling-presentation.pptx文件中讨论的参数的描述（请参阅@ Published-code） 请注意，如果您决定

本书描述了一般状态空间马尔可夫链的现代理论，并将其应用于运筹学，时间序列分析以及系统和控制理论。

利用Markov算法根据原始文本的统计规律生成随机文本，利用容器vector, map实现。包含详细的注释和测试数据