一種改進的模糊馬爾可夫鏈狀預測模型與應用研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、本文提出了一種基于不同歷史時期模糊狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣加權(quán)的馬爾可夫鏈狀預測模型，并給出了運用遺傳算法對模糊馬爾可夫鏈狀預測模型權(quán)重進行優(yōu)化搜索的方法。由于優(yōu)化的目標是使歷史數(shù)據(jù)誤差達到最小，因此，這種加權(quán)模型較之傳統(tǒng)模型無論是在預測區(qū)間的準確度方面還是在預測殘差方面都具有較好的預測性能。 為檢驗本文提出的預測模型的有效性，本文做了一個具體的地方稅收的預測研究，并與傳統(tǒng)的回歸預測方法和非加權(quán)的模糊馬爾可夫鏈狀預測方法進行了比較，得出

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