摘要：建立了一個時間序列預(yù)測模型.以三次指數(shù)平滑模型為基本預(yù)測模型,并基于馬爾科夫鏈定義了誤差修正模型--條件馬爾科夫鏈.條件馬爾科夫鏈的特點在于將傳統(tǒng)馬爾科夫鏈中的一步狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣變成條件一步狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣,即在條件馬爾科夫鏈的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣中,每個元素的意義為:在已知t-1時刻的狀態(tài)下,t時刻的狀態(tài)轉(zhuǎn)向t+1時刻狀態(tài)的概率:即P{(Et→Et+1)/Et-1}.在文章中以新疆貨運量為實驗對象,通過對新疆貨運量這一指標用三次指數(shù)平滑模型,用三次指數(shù)平滑模型結(jié)合馬爾科夫鏈和三次指數(shù)平滑模型結(jié)合條件馬爾科夫鏈三個模型進行預(yù)測,結(jié)果顯示,經(jīng)過條件馬爾科夫鏈修正后的預(yù)測結(jié)果誤差最小,證明文中模型可以有效提高預(yù)測精度.
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