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摘要：天氣變化對人們的生活有著極大的影響，即使是日常的生活、節(jié)假日的安排等也需要去了解天氣情況的變化，所以說天氣變化是人們普遍關(guān)注的問題。馬爾可夫過程因?yàn)樗臅r(shí)齊性、遍歷性和無后效性。無后效性就是一個(gè)事物第次的狀態(tài)，只和這個(gè)事物第次的狀態(tài)有關(guān)，而和它之前的狀態(tài)沒有關(guān)系，所以馬爾可夫鏈可以進(jìn)行天氣預(yù)測。本篇論文借助對馬爾可夫的相關(guān)理論和對切普曼－柯爾莫哥洛夫方程（簡稱C-K方程）的探討，又因?yàn)樘鞖鉅顟B(tài)的無后效性和不確定性一些特點(diǎn)。借助《概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)》這本書中提到的馬爾可夫鏈模型，以徐州市從2013年1月1日到2014年12月31日的天氣歷史數(shù)據(jù)，得出徐州市天氣狀態(tài)轉(zhuǎn)移的一步概率轉(zhuǎn)移矩陣，再通過概率轉(zhuǎn)移矩陣，進(jìn)行天氣狀態(tài)的概率轉(zhuǎn)移，可以得到徐州市一年中天氣狀況的穩(wěn)定分布，從而可以提高人們生產(chǎn)和生活的質(zhì)量，避免不必要的損失。
關(guān)鍵詞 馬爾可夫鏈；概率轉(zhuǎn)移矩陣；切普曼-柯爾莫哥洛夫方程
目錄 摘要 Abstract 1緒論-1 1.1研究背景及意義-1 1.2研究現(xiàn)狀-1 1.3研究方法-2 2馬爾可夫鏈的相關(guān)介紹和基本概念-3 2.1馬爾可夫過程-3 2.2馬爾可夫鏈-3 2.3轉(zhuǎn)移概率-3 2.3.1轉(zhuǎn)移概率矩陣-3 2.3.2 C-K方程-4 2.3.3 多步轉(zhuǎn)移概率的確定-5 2.4 遍歷性-7 3 馬爾可夫鏈在天氣預(yù)測中的應(yīng)用-11 3.1天氣預(yù)測模型的建立-11 3.2 天氣狀態(tài)的預(yù)測及天氣數(shù)據(jù)的分析-11 3.2.1天氣狀態(tài)空間的類-11 3.2.2天氣情況的預(yù)測-13 4 卡方檢驗(yàn)-15 4.1卡方檢驗(yàn)的用途-15 4.2卡方檢驗(yàn)的基本原理-15 4.3卡方檢驗(yàn)中的吻合度檢驗(yàn)-15 結(jié)論-17 致謝-18 參考文獻(xiàn)-19 |
