随机过程与随机信号处理课程论文论述马尔可夫模型的降水预测方法摘要：预测是人们对未知事物或不确定事物行为与状态作出主观的判断。
中长期降水量的预测是气象科学的一个难点问题, 也是水文学中的一个重要问题。
今年来，针对降水预测的随机过程多采用随机过程中的马尔可夫链。
本文总结了降水预测的马尔可夫预测的多种方法和模型，对其中的各种方法的马尔可夫链进行了比较和分析，得出了一些有用的结论。
关键字：降水预测，随机过程，马尔可夫链，模拟前言：大气降水是自然界水循环的一个重要环节。
尤其在干旱半干旱地区, 降水是水资源的主要补给来源, 降水量的大小,决定着该地区水资源的丰富程度。
因此, 在水资源预测、水文预报中经常需要对降水量进行预报。
然而, 由于气象条件的变异性、多样性和复杂性, 降水过程存在着大量的不确定性与随机性, 因此到目前为止还难以通过物理成因来确定出未来某一时段降水量的准确数值。
在实际的降水预测中，有时不必预测出某一年的降水量，仅需预测出某个时段内降水的状况既可满足工作需要。
因此，预测的范围相应扩大，精度相应提高。
因此对降水的预测可采用随机过程的马尔可夫链来实现。
用随机过程中马尔可夫链进行预测是一种较为广泛的预测方法。
它可用来预测未来某时间发生的变化, 如预测运输物资需求量、运输市场等等。
马尔可夫链, 就是一种随机时间序列, 它表示若已知系统的现在状态, 则系统未来状态的规律就可确定, 而不管系统如何过渡到现在的状态。
我们在现实生活中, 有很多情况具有这种属性, 如生物群体的生长与死亡, 一群体增加一个还是减少一个个体, 它只与当前该生物群体大小有关, 而与过去生物群体大小无关。
]本文针对降水预测过程中采用马尔可夫链进行模拟进行了综述和总结。
主要的方法有利用传统的马尔可夫链的方法模拟；有采用加权的马尔可夫链模拟来进行预测；还有基于模糊马尔可夫链状模型预测的方法；还有通过聚类分析建立降水序列的分级标准来采用滑动平均的马尔可夫链模型来预测降水量；从这些方法中我们可以看出，马尔可夫链对降水预测有着重要的理论指导意义。
