摘要：建立了一個時間序列預測模型.以三次指數平滑模型為基本預測模型,并基于馬爾科夫鏈定義了誤差修正模型--條件馬爾科夫鏈.條件馬爾科夫鏈的特點在于將傳統馬爾科夫鏈中的一步狀態轉移概率矩陣變成條件一步狀態轉移概率矩陣,即在條件馬爾科夫鏈的狀態轉移概率矩陣中,每個元素的意義為:在已知t-1時刻的狀態下,t時刻的狀態轉向t+1時刻狀態的概率:即P{(Et→Et+1)/Et-1}.在文章中以新疆貨運量為實驗對象,通過對新疆貨運量這一指標用三次指數平滑模型,用三次指數平滑模型結合馬爾科夫鏈和三次指數平滑模型結合條件馬爾科夫鏈三個模型進行預測,結果顯示,經過條件馬爾科夫鏈修正后的預測結果誤差最小,證明文中模型可以有效提高預測精度.