韩素芳

（云南民族大学 经济学院，昆明 650000）

改进马尔可夫链耕地需求量预测模型的应用

韩素芳

（云南民族大学 经济学院，昆明 650000）

文章以耕地利用动态度为度量，利用模糊有序聚类方法将耕地需求量划分为不同的状态区间，并建立马尔可夫链状态转移概率矩阵，以规范化的各阶自相关系数为权重改进传统的马尔可夫链预测模型，用改进后的模型对土地利用规划中耕地需求量进行预测。实验结果表明，改进后的方法预测结果与实际情况吻合，具科学性和实用性。

模糊有序聚类；马尔可夫链；耕地需求量；预测

马尔可夫链最基本特征是在系统“现在”的状态已知的条件下，其“将来”的状态与“过去”的状态无关.如果具有各种状态的某种事物或某种现象的时间序列可视为马尔可夫链，则根据 n 时刻的状态即可预测 n +1 时刻的状态，这就是应用马尔可夫链模型解决各种预测问题的基本思想.本文以湖北省某县统计年鉴1950～2003年的耕地资料为例进行分析预测，介绍使用改进马尔可夫链模型进行预测的步骤和方法.

1 基本原理

以 Pi,j（m, m+ k） 表示马氏链“在时刻出现的条件下，在 tm + k 时刻出现条件的概率，即：

并称为转移概率.

2 模型的建立

具体方法步骤如下：

① 建立指标值的分级标准.

② 按步骤①所建立的分级标准确定资料序列中各时段指标值所对应的状态.

③ 对步骤②所得的结果进行统计，可得不同滞时(步长)马尔可夫链的转移概率矩阵，它决定了指标值状态转移……