转移概率预测 | Matlab实现马尔可夫转移概率矩阵计算

马尔可夫模型

马尔可夫链因安德烈·马尔可夫（Andrey Markov，1856－1922）得名，是数学中具有马尔可夫性质的离散时间随机过程。该过程中，在给定当前知识或信息的情况下，过去（即当期以前的历史状态）对于预测将来（即当期以后的未来状态）是无关的，时间和状态都是离散的马尔可夫过程称为马尔可夫链。

• 马尔可夫链是满足下面两个假设的一种随机过程：
• t+l时刻系统状态的概率分布只与t时刻的状态有关，与t时刻以前的状态无关；
• 从t时刻到t+l时刻的状态转移与t的值无关。一个马尔可夫链模型可表示为=(S，P，Q)，其中各元的含义如下：

1）S是系统所有可能的状态所组成的非空的状态集，有时也称之为系统的状态空间，它可以是有限的、可列的集合或任意非空集。本文中假定S是可数集(即有限或可列