摘要
马尔科夫链是一种广泛应用于经济管理领域的数学模型,它可以用于分析市场和企业的行为、预测未来趋势以及帮助企业制定战略.在营销策略优化中,马尔科夫链可以用于分析和预测消费者行为,帮助企业做出更明智的营销策略.但马尔科夫链模型通常对问题进行简化,无法捕捉到复杂的非线性关系和长期依赖性,导致预测结果不够精确.文章介绍了基于神经网络—马尔科夫链复合模型的理论方法,探讨了它们在营销策略优化中的应用,并总结了该模型的优、缺点.这种组合利用了马尔科夫链的序列建模和神经网络的非线性拟合能力,以更好地捕捉消费者行为的动态和复杂性,实现更准确和综合的预测和决策支持.
基金项目
广东省普通高等学校青年创新人才项目(2018KQNCX379)
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