序列模拟
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基于马尔可夫链的天气预测建模系统
本系统利用随机过程中的马尔可夫链理论，在MATLAB环境下实现对天气动态演变过程的建模与预测。项目通过对历史气象观测数据进行离散化预处理，将天气划分为晴、多云、阴、雨等互斥的状态。其核心功能包括： 状态转移概率矩阵计算：系统能自动统计历史序列中各类天气状态之间的转换频次，并利用极大似然估计法生成状态转移概率矩阵（TPM），直观反映天气特征的变化规律。 预测模拟：通过初始状态向量与转移矩阵的多次幂运算，实现未来短期（如3-7天）天气状态分布概率的精确推导。 稳态分析：求解转移矩阵的平稳分布向量，分析该地区长
