本發明申請要解決的問題是,改進預測技術,提高預測準確度。本專利利用高階馬爾科夫模型的原理提出HM-gMTD模型的一種改進,即高階HM-gMTD模型,并通過EM算法給出相應的參數估計方法和相應的計算方法,并能夠快速進行參數估計,以提高模型預測的準確度。
本發明主要是針對HM-gMTD模型的進一步改進,提出一個高階HM-gMTD模型,使其在降低計算的復雜度的同時,提高預測的準確性。
預測模型的發展在人類的經濟生活方面發揮著重要的作用,尤其是馬爾科夫模型,幾乎在各個領域都有著非常廣泛的應用。本發明著重混合轉移分布模型與高階隱馬爾科夫模型的巧妙結合,構造出高階HM-gMTD模型,然后運用EM算法,對新模型實現了主要參數的求解。最后為了衡量一個模型的好壞和對不同的模型進行比較,我們選擇準則函數。模型比較的最佳準則函數,既考慮到模型對原始數據的擬合程度,又兼顧模型中所包含的待定參數的個數,并且對二者做出合理的權衡。