MATLAB马尔可夫链建模与可视化仿真系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现马尔可夫链的状态转移建模与动态可视化，涵盖状态转移矩阵计算、稳态概率分析和多步转移预测。通过天气预测、市场分析等案例的动态图形演示，帮助用户直观理解马尔可夫链的运行机制与应用场景。

详 情 说 明

马尔可夫链状态转移建模与可视化仿真系统

项目介绍

本项目是一个用于马尔可夫链建模与仿真的综合系统，实现了状态转移矩阵计算、稳态概率分析、多步转移预测和动态可视化展示等核心功能。系统通过天气预测、市场占有率分析等经典案例，直观展示马尔可夫链的基本原理和应用场景，帮助用户深入理解随机过程的状态转移规律。

功能特性

• 状态转移矩阵计算：支持任意维度的状态转移概率矩阵运算
• 稳态概率分析：采用迭代算法求解马尔可夫链的稳态分布
• 多步转移预测：提供多步状态转移的概率预测功能
• 动态可视化展示：生成状态转移路径图和概率收敛过程动态图表
• 经典案例库：内置天气模型、市场模型等多个经典案例
• 交互式仿真：支持用户自定义参数和实时仿真控制

使用方法

基本输入参数

1. 初始状态概率向量：1×N数组，表示系统的初始状态分布
2. 状态转移概率矩阵：N×N矩阵，定义各状态间的转移概率
3. 仿真步数：整数值，指定仿真运行的步数
4. 案例选择参数：可选参数，直接调用内置经典案例模型

输出结果

• 各步状态概率分布数值矩阵
• 稳态概率计算结果向量
• 状态转移路径可视化图形
• 概率收敛过程动态图表
• 多步转移概率分析报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 需要安装Statistics and Machine Learning Toolbox
• 推荐内存4GB以上，用于处理大型状态转移矩阵

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能模块，包括用户交互界面控制、案例数据加载、状态转移计算引擎、稳态概率求解器、多步预测算法以及图形可视化生成器。该文件作为系统入口，协调各功能模块的执行流程，完成从参数输入到结果输出的完整仿真过程，并负责管理图形窗口的创建与更新。