马尔可夫过程_srtp论文(13)

5.1 状态划分模糊的指数权马尔科夫链预测步骤

在介绍指数权—加权马尔科夫链模型之前，我们首先引入状态划分模糊的指数权马尔可夫链模型：

⑴将随机变量的取值范围设为U，建立U上的模糊状态集S1,S2, ,SM,对任意

u U,有 Sm(u) 1。则称 Sm(u)为数值u对模糊状态Sm的隶属度，也称u对Sm的

m 1

M

分配系数。

⑵定义 Si(Xl) Sj(Xl k)为时刻tl变为tl k时状态Si到状态Sj的k步模糊状态转移系数，而称A

(k)ij

Si(Xl) Sj(Xl k)为状态Si到状态Sj的模糊转移频数。

k 1

(k)ij

n k

⑶计算k模步糊转移频率P

(k)Aij

A

j 1

m

(k)ij

(i,j 1,2, ,M)，以此为元素构作k阶模

糊转移概率矩阵(Pij(k))M M。

⑷计算序列的各阶自相关系数 k

(X

l 1

n k

l

X) (Xl k X)

n

(k 1,2 m)

l

(X

l 1

X)2

⑸规范化各阶自相关系数，即以 k

k

k 1

m

作为滞为k的模糊状态向量对预测期模糊

k