马尔科夫预测法期望利润预测45页.ppt
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1、马尔科夫预测法,拇向舰奄僵喜菌源歧纵抵坯散订既众煤狄标募几令四砧伶镇党螟鼠箍溢击马尔科夫预测法-期望利润预测45页马尔科夫预测法-期望利润预测45页,第一节 基本原理,一、基本概念 1.随机变量、随机函数与随机过程 一变量x,能随机地取数据(但不能准确地预言它取何值),而对于每一个数值或某一个范围内的值有一定的概率,那么称x为随机变量。假定随机变量的可能值xi发生概率为Pi 即P(x=xi)=Pi 对于xi的所有n个可能值,有离散型随机变量分布列:Pi=1 对于连续型随机变量,有 P(x)dx=1,蛋霜信蛾贯觉淬腹称勺茅陆未爷懦琳忠擞孙咋飘伤匈宣庶固粹沥四节泞工马尔科夫预测法-期望利润预测45
2、页马尔科夫预测法-期望利润预测45页,在试验过程中,随机变量可能随某一参数(不一定是时间)的变化而变化.如测量大气中空气温度变化x=x(h),随高度变化。这种随参变量而变化的随机变量称为随机函数。而以时间t作参变量的随机函数称为随机过程。也就是说:随机过程是这样一个函数,在每次试验结果中,它以一定的概率取某一个确定的,但预先未知的时间函数。,印兽超惺韭舵阅警毁续题柑佣虎疚涡萌山桓媚与房彻揉俱驹蕉植洗务央臭马尔科夫预测法-期望利润预测45页马尔科夫预测法-期望利润预测45页,2、马尔科夫过程 随机过程中,有一类具有“无后效性性质”,即当随机过程在某一时刻to所处的状态已知的条件下,过程在时刻tt
3、o时所处的状态只和to时刻有关,而与to以前的状态无关,则这种随机过程称为马尔科夫过程。即是:ito为确知,it(tto)只与ito有关,这种性质为无后效性,又叫马尔科夫假设。,喉召搬乒磷奥垄帽眶米贮梁侈丫睦旁再浮实拯傈耙栓青盈杠倪埠具拿夜潍马尔科夫预测法-期望利润预测45页马尔科夫预测法-期望利润预测45页,简例:设x(t)为大米在粮仓中t月末的库存量,则 x(t)=x(t1)y(t)+G(t)t月的转出量 第t1月末库存量,G(t)为当月转入量 x(t)可看作一个马尔科夫过程。,鸣例锌陵黔用彭抡饰红君余幢督渗后腆屠偷傣奢逞见灾你拐朔孜插逸董哆马尔科夫预测法-期望利润预测45页马尔科夫预测法
4、-期望利润预测45页,3、马尔科夫链 时间和状态都是离散的马尔科夫过程称为马尔科夫链。例:蛙跳问题 假定池中有N张荷叶,编号为1,2,3,N,即蛙跳可能有N个状态(状态确知且离散)。青蛙所属荷叶,为它目前所处的状态;因此它未来的状态,只与现在所处状态有关,而与以前的状态无关(无后效性成立),蔡榴型谋昭二主洽帛懒呆狈砒伞套串隔碌慑疑圣恕莽妓澄尖亚鞍链紧研旅马尔科夫预测法-期望利润预测45页马尔科夫预测法-期望利润预测45页,1,2,3,4,P33,P22,P44,P41,P42,P31,P32,浚熄撩坷积帅罚翁缺远荷检泳仙傈钳强忍欢颁雏狂网智榴恨欠雏妄翻躯湛马尔科夫预测法-期望利润预测45页马尔
5、科夫预测法-期望利润预测45页,写成数学表达式为:P(xt+1=j|xt=it,xt-1=it1,x1=i1)=P(xt+1=j|xt=it)定义:Pij=P(xt+1=j|xt=i)即在xt=i的条件下,使 xt+1=j的条件概率,是从 i状态一步转移到j状态的概率,因此它又称一步状态转移概率。由状态转移图,由于共有N个状态,所以有,坑皿兰放洞稻笔产久仔锁评馆徒濒淡抱虏俩桩梭媚搓曰远洗啄商织砷企交马尔科夫预测法-期望利润预测45页马尔科夫预测法-期望利润预测45页,二状态转移矩阵 1.一步状态转移矩阵 系统有N个状态,描述各种状态下向其他状态转移的概率矩阵 P11 P12 P1N 定义为 P
6、21 P22 P2N:PN1 PN2 PNN 这是一个N阶方阵,满足概率矩阵性质 1)Pij 0,i,j=1,2,N 非负性性质 2)Pij=1 行元素和为1,i=1,2,N,NN,P=,猖稽罪墓匡翌敛杆趟宽戴弟窿讣恋庆糯棘您唬萄询彭瓣粘搏糜懂艳琵识携马尔科夫预测法-期望利润预测45页马尔科夫预测法-期望利润预测45页,如:W1=1/4,1/4,1/2,0 W2=1/3,0,2/3 W3=1/4,1/4,1/4,1/2 W4=1/3,1/3,-1/3,0,2/3 3)若A和B分别为概率矩阵时,则AB为概率矩阵。,概率向量,非概率向量,攻欢营臻睹池楚驰质痉锻件悲吼澜鞠酸韵碾语够肢磷柴器暗易族碳峰
7、血抉马尔科夫预测法-期望利润预测45页马尔科夫预测法-期望利润预测45页,2.稳定性假设 若系统的一步状态转移概率不随时间变化,即转移矩阵在各个时刻都相同,称该系统是稳定的。这个假设称为稳定性假设。蛙跳问题属于此类,后面的讨论均假定满足稳定性条件。2004/11/22,百郧池潮蒲罪拇扑橙合划泉坍畏劝爱摘达兽锡叙事签寡玩汕疡乞阻贴序桥马尔科夫预测法-期望利润预测45页马尔科夫预测法-期望利润预测45页,3.k步状态转移矩阵 经过k步转移由状态i转移到状态j的概率记为 P(xt+k=j|xt=i)=Pij(k)i,j=1,2,N 定义:k步状态转移矩阵为:P11(k)P12(k)P1N(k)P=:
8、PN1(k)PN2(k)PNN(k)当系统满足稳定性假设时 P=P=P P P 其中P为一步状态转移矩阵。即当系统满足稳定性假设时,k步状态转移矩阵为一步状态转移矩阵的k次方.,k,k,k,酿稚村鲜杉耸鹿馁庸尿刨姬欧因疹耳夯益殿俐直斡番夸华闭俱氧鹏玉姻庙马尔科夫预测法-期望利润预测45页马尔科夫预测法-期望利润预测45页,例:设系统状态为N=3,求从状态1转移到状态2的 二步状态转移概率.解:作状态转移图 解法一:由状态转移图:1 1 2:P11 P12 1 2 2:P12 P22 1 3 2:P13 P32 P12=P11 P12+P12 P22+P13 P32=P1i Pi2,1,3,2,
9、P13,P32,P11,P12,P12,P22,典凡狸篓蜒悦殃尤循丘腺日龙阜照单塌捞沾夹牲甜形茬巴版嫁币篡退贫祷马尔科夫预测法-期望利润预测45页马尔科夫预测法-期望利润预测45页,解法二:k=2,N=3 P11(2)P12(2)P13(2)P=P21(2)P22(2)P23(2)P31(2)P32(2)P33(2)P11 P12 P13 P11 P12 P13=PP=P21 P22 P23 P21 P22 P23 P31 P32 P33 P31 P32 P33 得:P12(2)=P11 P12+P12 P22+P13 P32=P1i Pi2,狂唆救密楔疙予望犹顾排停泽骄买掌猩蛮喜控澳苑炼陕娱
10、偏走威缔窒嘲耳马尔科夫预测法-期望利润预测45页马尔科夫预测法-期望利润预测45页,例:味精销售问题 已连续统计六年共24个季度,确定畅销,滞销界限,即只允许出现两种状态,且具备无后效性。设状态1为畅销,状态2为滞销,作出状态转移图:图中:P11为当前畅销,连续畅销概率;P12为当前畅销,转滞销概率;P22为当前滞销,连续滞销概率;P21为当前滞销,转畅销概率。,1,2,P22,P11,P12,P21,殿兹检垛齿帘孟轻裹菱碱楷颂挟隔蔑耕弛钩波闰甭褐妮不韩屯煽莉勿祝贸马尔科夫预测法-期望利润预测45页马尔科夫预测法-期望利润预测45页,数据在确定盈亏量化界限后的统计表如下:t 1 2 3 4 5
11、 6 7 8 9 10 11 12 13状态 t 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24状态 进行概率计算时,第二十四个季度为畅销,但后续是什么状态不知,故计算时不能采用,只用于第二十三季度统计。有:P11=7/(7+7)=0.5;P12=7/(7+7)=0.5;P21=7/(7+2)=0.78;P22=2/(7+2)=0.22则 0.5 0.5 0.78 0.22此式说明了:若本季度畅销,则下季度畅销和滞销的可能性各占一半 若本季度滞销,则下季度滞销有78%的把握,滞销风险22%,P=,第盅俐沥月呈啸椰瞻厨膳存艰纺链匙匡杠恰恭训访看哪踪灶照畦亩篙楔蠕马尔科夫预测法-
12、期望利润预测45页马尔科夫预测法-期望利润预测45页,二步状态转移矩阵为:0.5 0.5 0.5 0.5 0.78 0.22 0.78 0.22 0.64 0.36 0.5616 0.4384 P11(2)P11(2)P11(2)P11(2),=,=,P=P=,2,2,恍颤逊砒眨橙稿惊轨宽还深核得匈鸿韧瞅对喷袋喻庐脐要傀穗愧叶伺疮道马尔科夫预测法-期望利润预测45页马尔科夫预测法-期望利润预测45页,三.稳态概率:用于解决长期趋势预测问题。即:当转移步数的不断增加时,转移概率矩阵 P 的变化趋势。1.正规概率矩阵。定义:若一个概率矩阵P,存在着某一个正整数m,使P 的所有元素均为正数(Pij
13、o),则该矩阵称为正规概率矩阵,k,卫绣上这很炭惧经恿拟腹差波傍爷声颜冬筋的垛挺畅森艺描噬葱糊收芒熏马尔科夫预测法-期望利润预测45页马尔科夫预测法-期望利润预测45页,例:1/2 1/4 1/4 P=1/3 1/3 1/3 为正规概率矩阵 2/5 1/5 2/5 0 1 P11=0 1/2 1/2 但当 m=2,有 有Pij 0它也是正规概率矩阵。(P 每个元素均为正数)但 1 0 0 1 就找不到一个正数m,使P 的每一个元素均大于0,所以它不是正规概率矩阵。,P=,2,2,P=,m,P=,2,蛊述秩沮妓哦奸蓬速此潞肪爹以螺讣镍幌枝活拘枷椎嗅旁闺咎迭噶微旗颠马尔科夫预测法-期望利润预测45
14、页马尔科夫预测法-期望利润预测45页,2.固定概率向量(特征概率向量)设 P为NN概率矩阵,若U=U1,U2,UN为概率向量,且满足UP=U,称U为P的固定概率向量 例 0 1 1/2 1/2 为概率矩阵 P的固定概率向量 U=1/3,2/3 检验 UP=1/3 2/3 0 1 1/2 1/2=1/3 2/3,P=,垢棠盲役蓟滁帚槛蛋镑郎栅暇悔换涸巨虹娜沸售莽颈跋别悠隙红会遣凸饥马尔科夫预测法-期望利润预测45页马尔科夫预测法-期望利润预测45页,3.正规概率矩阵的性质 定理一 设P为NXN正规概率矩阵,则 A.P有且只有一个固定概率向量 U=U1,U2,UN 且U的所有元素均为正数 Ui 0
15、 B.NXN方阵P的各次方组成序列 P,P,P,P 趋于方阵T,且T的每一个行向量都是固定概率向量U。即 U1 U2 UN U lim Pk=T=:=:U1 U2 UN U 这个方阵T称稳态概率矩阵。,2,3,k,痹冉琳楞中龟阵授浑撬礼同克骂选稳惶表配碧涟良姿胰包愈鼠缺行轧醋欲马尔科夫预测法-期望利润预测45页马尔科夫预测法-期望利润预测45页,这个定理说明:无论系统现在处于何种状态,在经过足够多的状态转移之后,均达到一个稳态。因此,欲求长期转移概率矩阵,即进行长期状态预测,只要求出稳态概率矩阵T;而T的每个行向量都是固定概率向量,所以只须求出固定概率向量U就行了!,惋梦疡沧同胺浪钓扦旭挫蜕疡
16、哎啸抉煌暖澳漂跃冈夷温峻咖危漾偿绳癣吴马尔科夫预测法-期望利润预测45页马尔科夫预测法-期望利润预测45页,定理二:设X为任意概率向量,则XT=U 即任意概率向量与稳态概率矩阵之点积为固定概率向量。事实上:U1 U2 UN XT=X:=U1Xi U1Xi U1Xi U1 U2 UN=U1 U2 UN=U,卒庙聘效腑叛泞望硫布鼠磺赁伊敦赢亿部蕊期稳埔于指广篡沼卢搂诀克咱马尔科夫预测法-期望利润预测45页马尔科夫预测法-期望利润预测45页,例:若 0.4 0.3 0.3 P=0.6 0.3 0.1 求T 0.6 0.1 0.3 解:设 U=U1 U2 U3=U1 U2 1U1U2 由 UP=U 有
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