基于动态Markov的热风炉操作预测

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针对马尔可夫预测传统的状态划分采用人为确定方法,由预测者的经验决定预测对象的初始状态,状态界限的划分定性分析因素极大的问题。提出根据预测对象数据自身的相似度,采用动态聚类方法对预测对象进行初始状态划分,确定初始状态概率和状态转移概率矩阵,进行马尔可夫预测的方法。该改进的方法在某厂的热风炉操作预测中进行了应用,预测结果表明该方法可以有效指导热风炉操作。
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