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第7节马尔可夫预测方法对事件的全面预测，不仅要能够指出事件发生的各种可能结果，而且还必须给出每一种结果出现的概率，说明被预测的事件在预测期内出现每一种结果的可能性程度。
这就是对于事件发生的概率预测。
马尔可夫（Markov）预测法，就是一种预测事件发生的概率的方法。
它是基于马尔可夫链，根据事件的目前状况预测其将来各个时刻（或时期）变动状况的一种预测方法。
马尔可夫预测法是对事件进行预测的基本方法，它是预测中常用的重要方法之一。
一、几个基本概念为了讨论马尔可夫预测法的应用，下面首先介绍几个基本概念。
(一) 状态、状态转移过程与马尔可夫过程(1) 状态。
在马尔可夫预测中，“状态”是一个重要的术语。
所谓状态，就是指某一事件在某个时刻（或时期）出现的某种结果。
一般而言，随着研究的事件及其预测的目标不同，状态可以有不同的划分方式。
例如，在商品销售预测中，有“畅销”、“一般”、“滞销”等状态；在农业收成预测中，有“丰收”、“平收”、“欠收”等状态；在人口构成预测中，有“婴儿”、“儿童”、“少年”、“青年”、“中年”、“老年”等状态；在经济发展水平预测中，有“落后”、“较发达”、“发达”等状态；在天气变化预测中，有“晴天”、“阴天”、“雨天”等状态；……；等等。
(2) 状态转移过程。
事件的发展，从一种状态转变为另一种状态，就称为状态转移。
譬如，天气变化从“晴天”转变为“阴天”，从“阴天”转变为“晴天”，从“晴天”转变为“晴天”，从“阴天”转变为“阴天”等都是状态转移。
(3) 马尔可夫过程。
在事件的发展过程中，若每次状态的转移都只仅与前一时刻的状态有关，而与过去的状态无关，或者说状态转移过程是无后效性的，则这样的状态转移过程就称为马尔可夫过程。
许多事件发展过程的状态转移是具有无后效性的，对于这样一些事件发展过程，就可以用马尔可夫过程来描述。
(二) 状态转移概率与状态转移概率矩阵118119（1）状态转移概率。
在事件的发展变化过程中，从某一种状态出发，下一时刻转移到其它状态的可能性，称为状态转移概率。
马尔可夫预测法马尔可夫预测法是一种基于马尔可夫过程的预测方法。
马尔可夫过程是在给定当前状态下，下一个状态的概率只与当前状态有关的随机过程。
其本质是利用概率论中的马尔可夫性质，通过已知状态的条件概率预测未来的状态。
马尔可夫预测法广泛应用于各种领域中的预测问题。
马尔可夫预测法的基本思想是利用过去的信息预测未来的状态。
在马尔可夫模型中，当前状态只与前一状态有关，与更早的历史状态无关，这种性质称为“无记忆性”。
因此，在预测未来状态时，只需知道当前状态及其概率分布即可，而无需考虑过去的状态。
这种方法不仅大大降低了计算复杂度，而且在实际应用中也具有很高的准确性。
马尔可夫预测法的应用范围非常广泛，例如天气预报、股票价格预测、自然语言处理、机器翻译等。
其中，天气预报是一个典型的马尔可夫过程应用。
在天气预报中，当前的天气状态只与前一天的天气状态有关，而与更早的天气状态无关。
因此，可以利用马尔可夫预测法预测未来的天气状态。
马尔可夫预测法的实现方法有很多，其中比较常见的是利用马尔可夫链进行预测。
马尔可夫链是一种随机过程，其状态空间是有限的。
在马尔可夫链中，当前状态的转移概率只与前一状态有关。
因此，在利用马尔可夫链进行预测时，只需知道当前状态及其转移矩阵即可。
根据转移矩阵，可以预测未来的状态概率分布。
马尔可夫预测法的优点是计算简单，预测准确性高。
但其缺点也比较明显，即需要满足无记忆性的假设，而实际应用中，往往存在着各种各样的因素影响状态的转移。
因此，在实际应用中，需要对马尔可夫预测法进行适当的修正，以提高预测准确性。
马尔可夫预测法是一种基于马尔可夫过程的预测方法，具有计算简单、预测准确性高等优点。
其在天气预报、股票价格预测、自然语言处理、机器翻译等领域中得到了广泛应用。
在实际应用中，需要充分考虑各种因素的影响，对马尔可夫预测法进行适当的修正，以提高预测准确性。
马尔可夫预测算法马尔可夫预测算法是一种基于马尔可夫链的概率模型，用于进行状态转移预测。
它被广泛应用于自然语言处理、机器翻译、语音识别等领域。
马尔可夫预测算法通过分析过去的状态序列来预测未来的状态。
本文将介绍马尔可夫预测算法的原理、应用以及优缺点。
一、原理1.马尔可夫链马尔可夫链是指一个随机过程，在给定当前状态的情况下，未来的状态只与当前状态有关，与其他历史状态无关。
每个状态的转移概率是固定的，可以表示为一个概率矩阵。
马尔可夫链可以用有向图表示，其中每个节点代表一个状态，每个边表示状态的转移概率。
（1）收集训练数据：根据需要预测的状态序列，收集过去的状态序列作为训练数据。
（2）计算转移概率矩阵：根据训练数据，统计相邻状态之间的转移次数，然后归一化得到转移概率矩阵。
（3）预测未来状态：根据转移概率矩阵，可以计算出目标状态的概率分布。
利用这个概率分布，可以进行下一步的状态预测。
二、应用1.自然语言处理在自然语言处理中，马尔可夫预测算法被用于语言模型的建立。
通过分析文本中的单词序列，可以计算出单词之间的转移概率。
然后利用这个概率模型，可以生成新的文本，实现文本自动生成的功能。
2.机器翻译在机器翻译中，马尔可夫预测算法被用于建立语言模型，用于计算源语言和目标语言之间的转移概率。
通过分析双语平行语料库中的句子对，可以得到句子中单词之间的转移概率。
然后利用这个转移概率模型，可以进行句子的翻译。
3.语音识别在语音识别中，马尔可夫预测算法被用于建立音频信号的模型。
通过分析音频数据中的频谱特征，可以计算出特征之间的转移概率。
然后利用这个转移概率模型，可以进行音频信号的识别。
三、优缺点1.优点（1）简单易懂：马尔可夫预测算法的原理相对简单，易于理解和实现。
（2）适用范围广：马尔可夫预测算法可以应用于多个领域，例如自然语言处理、机器翻译和语音识别等。
2.缺点（1）数据需求大：马尔可夫预测算法需要大量的训练数据，才能准确计算状态之间的转移概率。
马尔可夫预测方法1马尔可夫预测的性质及运用对事件的全面预测，不仅要能够指出事件发生的各种可能结果，而且还必须给出每一种结果出现的概率，说明被预测的事件在预测期内出现每一种结果的可能性程度。
这就是关于事件发生的概率预测。
马尔可夫（Markov)预测法，就是一种关于事件发生的概率预测方法。
它是根据事件的目前状况来预测其将来各个时刻（或时期)变动状况的一种预测方法。
马尔可夫预测法是地理预测研究中重要的预测方法之一。
2基本概念（一)状态、状态转移过程与马尔可夫过程1.状态 在马尔可夫预测中，“状态”是一个重要的术语。
所谓状态，就是指某一事件在某个时刻（或时期)出现的某种结果。
一般而言，随着所研究的事件及其预测的目标不同，状态可以有不同的划分方式。
譬如，在商品销售预测中，有“畅销”、“一般”、“滞销”等状态；在农业收成预测中，有“丰收”、“平收”、“欠收”等状态；在人口构成预测中，有“婴儿”、“儿童”、“少年”、“青年”、“中年”、“老年”等状态；等等。
2.状态转移过程 在事件的发展过程中，从一种状态转变为另一种状态，就称为状态转移。
事件的发展，随着时间的变化而变化所作的状态转移，或者说状态转移与时间的关系，就称为状态转移过程，简称过程。
3.马尔可夫过程 若每次状态的转移都只仅与前一时刻的状态有关、而与过去的状态无关，或者说状态转移过程是无后效性的，则这样的状态转移过程就称为马尔可夫过程。
在区域开发活动中，许多事件发展过程中的状态转移都是具有无后效性的，对于这些事件的发展过程，都可以用马尔可夫过程来描述。
（二)状态转移概率与状态转移概率矩阵1.状态转移概率 在事件的发展变化过程中，从某一种状态出发，下一时刻转移到其它状态的可能性，称为状态转移概率。
根据条件概率的定义，由状态E i 转为状态E j 的状态转移概率P （E i →E j )就是条件概率P （E j /E i )，即P(Ei Ej)=P(Ej/Ei)=Pij → （１）2.状态转移概率矩阵 假定某一种被预测的事件有E 1，E 2，…，E n ，共n 个可能的状态。
记P ij 为从状态E i 转为状态E j 的状态转移概率，作矩阵111212122212n n n n nn P P P P P P P P p p ⎡⎤⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦（２） 则称P 为状态转移概率矩阵。
如果被预测的某一事件目前处于状态E i ，那么在下一个时刻，它可能由状态E i 转向E 1，E 2，…E i …E n 中的任一个状态。
所以P ij 满足条件：1011ij n ijj P P =≤≤⎧⎪⎨=⎪⎩∑ (,1,2,,)(1,2,,)i j n i n == （3）一般地，我们将满足条件（3)的任何矩阵都称为随机矩阵，或概率矩阵。
不难证明，如果P 为概率矩阵，则对任何数m ＞0，矩阵P m 都是概率矩阵。
如果P 为概率矩阵，而且存在整数m ＞0，使得概率矩阵P m 中诸元素皆非零，则称P 为标准概率矩阵。
可以证明，如果P 为标准概率矩阵，则存在非零向量[]12,,,n a x x x =，而且i x 满足1011ni i i x x =≤≤=∑及，使得：ap=a （４）这样的向量α称为平衡向量，或终极向量。
3.状态转移概率矩阵的计算 计算状态转移概率矩阵P ，就是要求每个状态转移到其它任何一个状态的转移概率P ij （i ，j=1，2，…，n)。
为了求出每一个P ij ，我们采用频率近似概率的思想来加以计算。
考虑某地区农业收成变化的三个状态，即“丰收”、“平收”和“欠收”。
记E 1为“丰收”状态，E 2为“平收”状态，E 3为“欠收”状态。
下表给出了该地区1950—1989年期间农业收成的情况以及状态变化：从表2-18中可知，在15个从E 1出发（转移出去)的状态转移中，有3个是从E 1转移到E 1的（即1→2，24→25，34→35)，有7个是从E 1转移到E 2的（即2→3，9→10，12→13，15→16，29→30，35→36，39→40)，有5个是从E 1转移到E 3的（即6→7，17→18，20→21，25→26，31→32)。
故1111113()()0.200015P P E E P E E =→=== 1212217()()0.466715P P E E P E E =→=== 1313315()()0.333315P P E E P E E =→=== 按照上述同样的办法计算可以得到2121122222222323323131133232233333337()()0.5385132()()0.1538134()()0.3077134()()0.3636115()()0.4545112()()181811P P E E P E E P P E E P E E P P E E P E E P P E E P E E P P E E P E E P P E E P E E =→====→====→====→====→====→=== 所以，该地区农业收成变化的状态转移概率矩阵为0.2000.46670.33330.5380.15380.30770.3630.45450.1818P ⎡⎤⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦（５）３马尔可夫预测法为了运用马尔可夫预测法对事件发展过程中状态出现的概率进行预测，还需要再介绍一个名词：状态概率πj （k)。
πj （k)表示事件在初始（k=0)时状态为已知的条件下，经过k 次状态转移后，第k 个时刻（时期)处于状态E j 的概率。
根据概率的性质，显然有：1()1Njj k π==∑ （６）从初始状态开始，经过k 次状态转移后到达状态E j这一状态转移过程，可以看作是首先经过（k-1)次状态转移后到达状态E i（i=1，2，…，n)，然后再由E i 经过一次状态转移到达状态E j 。
根据马尔可夫过程的无后效性及Bayes 条件概率公式，有1()(1)(1,2,)nj i ij i k k P j n ππ==-=∑ (7)若记行向量π(k)=[π1(k)，π2(k)，…，πn(k)]，则由(7)式可得逐次计算状态概率的递推公式：2(1)(0)(2)(1)(0)()(1)(0)k P P P k k P Pππππππππ=⎧⎪==⎪⎨⎪⎪=-=⎩ (8) （8)式中，π（0)=[π1（0)，π2（0)，…，πn （0)]为初始状态概率向量。
（一)第k 个时刻（时期)的状态概率预测由上述分析可知，如果某一事件在第0个时刻（或时期)的初始状态已知（即π（0)已知)，则利用递推公式（8)式，就可以求得它经过k 次状态转移后，在第k 个时刻（时期)处于各种可能的状态的概率（即π（k))，从而得到该事件在第k 个时刻（时期)的状态概率预测。
在前例中，如果将1989年的农业收成状态记为π（0)=[0，1，0]（因为1989年处于“平收”状态)，则将状态转移概率矩阵（5)式及π（0)代入递推公式（8)经过无穷多次状态转移后所得到的状态概率称为终极状态概率，或称平衡状态概率。
如果记终极状态概率向量为π=[π1，π2，…，πn ]，则()lim i i k k ππ→∞= (i=1,2,…,n) (9)即有： ()(1)lim lim i i k k k k πππ→∞→∞=+= （10）将（10)式代入马尔可夫预测模型的递推公式（8)式得即：π=πP （12)这样，就得到了终极状态概率应满足的条件： （1)π=πP（2)0≤πi ≤1（i=1，2，…，n)1(3)1ni i π==∑以上条件（2)与（3)是状态概率的要求，其中，条件（2)表示，在无穷多次状态转移后，事件必处在n 个状态中的任意一个；条件（1)就是用来计算终极状态概率的公式。
终极状态概率是用来预测马尔可夫过程在遥远的未来会出现什么趋势的重要信息。
在前例关于某地区农业收成状态概率的预测中，设终极状态的概率为π=[π1，π2，π3]，则[][]1231230.2000.46670.3333,,,,0.5380.15380.30770.3630.45450.1818ππππππ⎡⎤⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦即1123212331230.20000.53800.3630.46670.15380.45450.33330.30770.1818ππππππππππππ=++⎧⎪=++⎨⎪=++⎩ 求解方程组（13)式得：π1=0.3653，π2=0.3525，π3=0.2799。
这说明，该地区农业收成的变化，在无穷多次状态转移后，“丰收”和“平收”状态出现的概率都将大于“欠收”状态出现的概率。
在地理事件的预测中，被预测对象所经历的过程中各个阶段（或时点)的状态和状态之间的转移概率是最为当今大学校园内，外出旅游已经成为大学生的一种时尚，同时，随着国家对法定节假日的从新规划，外出游玩成为大学生生活的一部分。
但是，完全能结合大学生自身特点和消费水平的旅游产业却很少，一种专门面向在校大学生的个性化旅游服务成为了一支旅游业实物“潜力股”。
项目：创办一帆乐行旅游服务公司，通过创办网站为大学生提供自助旅游服务，以及中介代理服务。
我们宗旨是服务专业化、服务特色、服务多样化。
诚待合作伙伴，尊重同业者，追求多赢。
把风险留给我们，把方便留给客户。
1.2服务简介经营宗旨宗旨：服务专业化、务特色化、服务多样化。
创造个性化旅游服务。
经营目标：将公司发展成为大学生旅游服务的主导企业，将公司品牌发展成为市场著名品牌，并走向整个全国市场。
1.3市场分析报告显示，截至2017年6月，我国网民规模达到7.51亿，半年共计新增网民1992万人，半年增长率为2.7%。
随着以大学生为主的校园网民的成长，高校上网率已达95%以上。
近年来，作为年轻人，追求新鲜、追求刺激、探索精神强，容易接受新事物，而旅游作为新的生活方方式更容易被年轻人所接受。
旅游消费逐渐成为大学生消费的热点，同时在大学生旅游细分市场上目前还缺少专业的旅游公司。
1.4商业策略大学生旅游市场潜力巨大，又具有自身的特征，根据其特征，结合现有和潜在的旅游基础设施，对大学生旅游市场进行合理的开发。
针对大学生不同的需求，设计多种可选择的旅游方式，如修学旅游，体育旅游，休闲旅游，生态旅游等，也可将它们进行组合。
修学旅游：许多大学生把闲暇时间作为增长知识、开阔视野的时机。
他们出游常常带着一定的学习目的，设计一些学习目的较强、能增进社会实践经验和开拓眼界的修学旅游，如英语学习的夏令营、革命根据地的考察游、少数民族地区的文化采风游等等。
体育旅游：大学生精力充沛，活泼好动，多数酷爱体育运动，可根据这一特点开展具有健身和娱乐性的旅游活动，如滑雪、游泳、冲浪、登山等。
