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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