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2009年马尔科夫链在传染病预测中的运用

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简介：
本研究探讨了2009年马尔科夫链模型在预测和理解传染病传播动态方面的应用，分析其优缺点及未来发展方向。 面对突发性传染病对人类健康的严重威胁，利用数学模型研究其传播规律及预防措施日益受到重视。本段落通过学习和研究概率论中的马尔可夫链概念，提出建立一种基于该理论的传染病预测模型，并以辽宁省朝阳市1981年至1993年间流行性脑脊髓膜炎年发病率的数据对该模型进行了验证。结果显示，利用马尔可夫链构建的传染病预测模型具有较高的可靠性和可信度。

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  • 2009年马尔科夫链在传染病预测中的运用
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    本研究探讨了2009年马尔科夫链模型在预测和理解传染病传播动态方面的应用，分析其优缺点及未来发展方向。 面对突发性传染病对人类健康的严重威胁，利用数学模型研究其传播规律及预防措施日益受到重视。本段落通过学习和研究概率论中的马尔可夫链概念，提出建立一种基于该理论的传染病预测模型，并以辽宁省朝阳市1981年至1993年间流行性脑脊髓膜炎年发病率的数据对该模型进行了验证。结果显示，利用马尔可夫链构建的传染病预测模型具有较高的可靠性和可信度。
     
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    本资源包含马尔科夫预测模型的相关资料与代码，适用于使用MATLAB进行马尔科夫过程分析和预测的研究者及学习者。 马尔科夫预测模型的MATLAB实例包括理论指导和数据支持。
     
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    马尔科夫链是一种数学模型，描述一系列可能事件的状态序列，其中每个状态只依赖于前一个状态。该文介绍其基本概念与应用。 马尔科夫链以安德烈·马尔可夫（A.A.Markov，1856－1922）的名字命名，是数学中一种具有马尔可夫性质的离散时间随机过程。其主要特点包括：系统在每个时期所处的状态都是随机确定的；从一个时期到下一个时期的转变遵循一定的概率规则；而下一时期的状态仅由当前状态和转移概率决定（即无后效性）。本节课将重点介绍时间和状态均为离散化的马尔科夫链及其应用。
     
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