一種改進(jìn)的模糊馬爾可夫鏈狀預(yù)測(cè)模型與應(yīng)用研究.pdf_第1頁(yè)
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文檔簡(jiǎn)介

1、本文提出了一種基于不同歷史時(shí)期模糊狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣加權(quán)的馬爾可夫鏈狀預(yù)測(cè)模型，并給出了運(yùn)用遺傳算法對(duì)模糊馬爾可夫鏈狀預(yù)測(cè)模型權(quán)重進(jìn)行優(yōu)化搜索的方法。由于優(yōu)化的目標(biāo)是使歷史數(shù)據(jù)誤差達(dá)到最小，因此，這種加權(quán)模型較之傳統(tǒng)模型無(wú)論是在預(yù)測(cè)區(qū)間的準(zhǔn)確度方面還是在預(yù)測(cè)殘差方面都具有較好的預(yù)測(cè)性能。 為檢驗(yàn)本文提出的預(yù)測(cè)模型的有效性，本文做了一個(gè)具體的地方稅收的預(yù)測(cè)研究，并與傳統(tǒng)的回歸預(yù)測(cè)方法和非加權(quán)的模糊馬爾可夫鏈狀預(yù)測(cè)方法進(jìn)行了比較，得出

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