基于高阶Markov链的社会风险预测模型研究

基于高阶Markov链的重大决策社会风险变权集对预测模型 本资源摘要信息主要阐述基于高阶Markov链理论的重大决策社会风险预测模型的构建方法。该模型通过借助变权方法和集对分析方法，能够更好地预测重大决策社会风险。模型的构建过程包括三个步骤：首先， 将重大决策前后的社会风险指标状态集组成集对；然后，利用指标变权计算不同时刻的集对联系度和状态转移概率矩阵，以克服传统常权无法反映指标值次序重要性的问题；最后，利用更接近客观实际的高阶Markov链预测集对联系度，并进行社会风险态势分析，其中Markov链的高阶系数根据状态转移概率矩阵间的相似度计算。 该模型的优点在于可以更有效、准确地对重大决策社会风险进行预测，并且可以克服传统模型的局限性。通过实例研究发现，专家的风险态度对短期的分析和预测影响较大，而对长期的分析和预测影响较小。 知识点： 1. 高阶Markov链理论：高阶Markov链是指Markov链模型中状态转移概率矩阵的高阶系数，能够更好地捕捉系统的非线性关系。 2. 变权方法：变权方法是指根据指标值的重要性和相关性，赋予不同的权重，以反映指标值的次序重要性。 3. 集对分析方法：集对分析方法是指将社会风险指标状态集组成集对，以便更好地分析和预测社会风险。 4. 社会风险态势分析：社会风险态势分析是指根据模型的预测结果，进行社会风险的态势分析，以便更好地预测和防范社会风险。 5. 矩阵相似度计算：矩阵相似度计算是指根据状态转移概率矩阵的相似度，计算Markov链的高阶系数，以便更好地捕捉系统的非线性关系。 6. 重大决策社会风险预测模型：重大决策社会风险预测模型是指基于高阶Markov链理论和变权方法的预测模型，能够更好地预测和防范社会风险。 7. 短期和长期分析：短期和长期分析是指根据模型的预测结果，进行短期和长期的风险分析，以便更好地预测和防范社会风险。 8. 专家的风险态度：专家的风险态度是指专家的风险认知和风险态度对社会风险的影响，以便更好地理解和防范社会风险。 本资源摘要信息对基于高阶Markov链的重大决策社会风险变权集对预测模型进行了详细的阐述，包括模型的构建过程、模型的优点、模型的应用场景等。