1) analysis of Markov processes
[管]马尔可夫程序分析
3) Markov analysis
马尔可夫分析
1.
Based on a case-study,this paper describes the use of Markov analysis for predicting the result of Up-to-standard evaluation in details.
通过对一个实例的研究,详述应用马尔可夫分析对达标评价结果的预测。
4) Markov chain analysis
马尔可夫链分析
1.
According to historical data of the landing typhoons, activity trends of the landing typhoons are researched by means of p-order autoregressive analysis and Markov chain analysis,whose results are relatively ideal.
根据登陆台风的历史数据,利用p阶自回归分析和马尔可夫链分析来研究登陆台风的活动趋势,其结果是比较理想的,因而是预测台风活动趋势的比较有效的途径。
5) TSMC
时间序列-马尔可夫过程
1.
This paper introduces the Markov chain and the traditional time series models, not only their application but also a new model called time series--Markov chain (TSMC) method.
本文分别对马尔可夫链和金融时间序列分析的技术进行了探讨,不仅对它们的实际应用进行了检验,而且综合了它们的特长,设想出一种新的模型——时间序列-马尔可夫过程(TSMC)运用于股票市场,取得了比较满意的效果,得到了一些有价值的结论。
6) partial observable MDP (POMDP)
部分可观马尔可夫过程
补充资料：马尔可夫分析
在马尔可夫过程的假设前提下，通过分析随机变量的现时变化情况来预测这些变量未来变化情况的一种预测方法。马尔可夫分析起源于俄国数学家A.A.马尔可夫对成链的试验序列的研究。1907年马尔可夫发现某些随机事件的第n次试验结果常决定于它的前一次(n-1次)试验结果。马尔可夫假定各次转移过程中的转移概率无后效性（见马尔可夫决策过程），用以对物理学中的布朗运动作出数学描述。1923年由美国数学家N.维纳提出连续轨道的马尔可夫过程的严格数学结构。30～40年代由A.H.柯尔莫戈罗夫、W.费勒、W.德布林、P.莱维和J.L.杜布等人建立了马尔可夫过程的一般理论，并把时间序列转移概率的链式称为马尔可夫链。马尔可夫分析已成为市场预测的有效工具，用来预测顾客的购买行为和商品的市场占有率等。
此外在企业中，马尔可夫分析除了应用于市场预测外，还可用于以下 6个方面。①确定企业劳动力的需求：如考虑到离职、退休和死亡等因素，为了从企业内外进行补充，可用马尔可夫分析来确定劳动力的需求。②引进新产品：马尔可夫分析在确定用户对某种牌号产品的信任是如何转向另一种新产品时，为企业开发新产品提供有用信息。③选择广告计划：通过对未来市场占有率的估计来评价和选择几种广告计划的优劣。④预测随机服务系统的工作负荷。⑤预测最优维修方案。⑥产品可靠性预测。
此外在企业中，马尔可夫分析除了应用于市场预测外，还可用于以下 6个方面。①确定企业劳动力的需求：如考虑到离职、退休和死亡等因素，为了从企业内外进行补充，可用马尔可夫分析来确定劳动力的需求。②引进新产品：马尔可夫分析在确定用户对某种牌号产品的信任是如何转向另一种新产品时，为企业开发新产品提供有用信息。③选择广告计划：通过对未来市场占有率的估计来评价和选择几种广告计划的优劣。④预测随机服务系统的工作负荷。⑤预测最优维修方案。⑥产品可靠性预测。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条