加权马尔可夫链在降水状况预测中的应用

在介绍加权马尔可夫链预测方法的基础上,以郑州市1951~1994年降雨量资料为例,采用均值标准差分级法进行旱涝指标值分级,把这44年资料划分成雨涝、偏涝、正常、偏旱、干旱5种状态,应用加权马尔可夫链对该地区旱涝状态进行预测和分析,结果表明该方法预测结果与实际情况相吻合。     

马氏链点值预测法和时序分析预测法的比较研究

近年来,基于绝对分布的马尔可夫链预测(ADMCP)方法、叠加马尔可夫链预测(SPMCP)方法和加权马尔可夫链预测(WMCP)方法在各种水文序列预测理论中得到了广泛的应用。然而,实际生活中仅仅预测出状态区间是不够的,文章给出一种基于马氏链状态预测方法的点值预测方法,并将其与普遍接受的时间序列分析预测方法进行了基于统计试验的比较分析,得出了该方法在水文序列预测中较优的结论。     

加权马尔可夫链预测模型在降水量预测中的应用

基于雨季降水过程中存在大量的不确定性、非精确性的特点,阐述了马尔可夫链的理论及性质和加权马尔可夫链预测(WMCP)的思想,并应用有序聚类的方法(最优分割法)建立科学合理的状态分类标准.最后以川中丘陵区简阳市1974-2004年的降水量为例,运用1974年到2003年这30年降雨量所处状态来预测2004年降雨量所处的状态.整个分析、计算过程中的数据结果均是通过MATLAB程序来实现的,加权马尔可夫链预测方法计算方便,结果准确,为降雨量的预测分析提供了一个新的途径.