天气预测问题的模型研究.doc

摘要：天气变化对人们的生活有着极大的影响，即使是日常的生活、节假日的安排等也需要去了解天气情况的变化，所以说天气变化是人们普遍关注的问题。马尔可夫过程因为它的时齐性、遍历性和无后效性。无后效性就是一个事物第次的状态，只和这个事物第次的状态有关，而和它之前的状态没有关系，所以马尔可夫链可以进行天气预测。本篇论文借助对马尔可夫的相关理论和对切普曼－柯尔莫哥洛夫方程（简称C-K方程）的探讨，又因为天气状态的无后效性和不确定性一些特点。借助《概率论与数理统计》这本书中提到的马尔可夫链模型，以徐州市从2013年1月1日到2014年12月31日的天气历史数据，得出徐州市天气状态转移的一步概率转移矩阵，再通过概率转移矩阵，进行天气状态的概率转移，可以得到徐州市一年中天气状况的稳定分布，从而可以提高人们生产和生活的质量，避免不必要的损失。

关键词 马尔可夫链；概率转移矩阵；切普曼-柯尔莫哥洛夫方程

目录

摘要

Abstract

1绪论-1

1.1研究背景及意义-1

1.2研究现状-1

1.3研究方法-2

2马尔可夫链的相关介绍和基本概念-3

2.1马尔可夫过程-3

2.2马尔可夫链-3

2.3转移概率-3

2.3.1转移概率矩阵-3

2.3.2 C-K方程-4

2.3.3 多步转移概率的确定-5

2.4 遍历性-7

3 马尔可夫链在天气预测中的应用-11

3.1天气预测模型的建立-11

3.2 天气状态的预测及天气数据的分析-11

3.2.1天气状态空间的类-11

3.2.2天气情况的预测-13

4 卡方检验-15

4.1卡方检验的用途-15

4.2卡方检验的基本原理-15

4.3卡方检验中的吻合度检验-15

结论-17

致谢-18

参考文献-19