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基于加权马尔可夫链预测方法最优分组的实证分析研究 被引量:5

An Empirical Analysis of Classification Standards Based on the Weighted Markov Chain Prediction Method
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摘要 在介绍加权马尔可夫链预测方法的基础上,以昆明市东川区1956年至2000年的年降雨量为实例,分别基于样本均值-均方差分组法和有序聚类分组法(最优分割法)进行加权马尔可夫链滚动预测的实证分析.结果表明有序聚类分组法比均值-均方差分组法更为合理. Based on the annual precipitation data from 1956 to 2000 Dong-Chuan District,the weighted Markov chain is applied to prediction and analysis of states of the rainfall,in which the sample mean-standard deviation classified method and optimum partition method are taken as the classification standard respectively.It is concluded that the optimum partition method is more reasonable than the mean-standard deviation classified method.
作者 张杰 夏乐天
出处 《数学的实践与认识》 北大核心 2015年第6期172-179,共8页 Mathematics in Practice and Theory
关键词 加权马尔可夫链 预测 最优分割法 降雨量 weighted Markov chain prediction optimal partition method rainfall
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