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CA-Markov模型概述及其MATLAB实现

CA-Markov模型概述及其MATLAB实现

  • 1 Markov模型
  • 2 CA-Markov模型
    • 2.1 元胞自动机(Cellular Aumatomata, 简称CA)
      • 2.1.1 构成
    • 2.2 准确度评估(Accuracy assessment)
      • 2.2.1 Kappa coefficient
  • 参考
    • 1.参考文献
    • 2.其它参考资料

1 Markov模型

Markov模型是一种数学模型,用于描述系统在不同状态之间转移的概率过程。它的基本特征是“无记忆性”,即当前状态只依赖于前一个状态,而与之前的状态无关。这种特性使得Markov模型在许多领域中得以广泛应用,包括统计学、物理学、经济学和计算机科学。

主要组成部分:

  • 状态空间:所有可能的状态集合。
  • 转移概率:描述从一个状态转移到另一个状态的概率。
  • 初始状态分布:系统在开始时处于各状态的概率分布。

2 CA-Markov模型

CA-Markov模型(Cellular Automata Markov Model)结合了Markov模型和元胞自动机(Cellular Automata, CA)的特性。它用于建模具有空间特征的动态系统,比如生态系统、地理信息系统和城市发展等。

主要特点:

  • 空间分布:CA-Markov模型考虑了空间中每个单元(cell)的状态,并通过邻域互动来模拟状态变化。
  • 转移规则:状态更新通常基于Markov过程,结合了周围邻居的状态信息。这使得模型能够捕捉空间和时间

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