在马尔可夫链模型和空间马尔可夫模型的MATLAB代码中，主要涉及以下核心功能：

1. **构建状态转移矩阵**：这是马尔可夫模型的核心部分。对于普通马尔可夫链，这通常涉及到根据历史数据计算不同状态之间的转换概率。

2. **定义空间权重矩阵**：在空间马尔可夫模型中，会引入一个额外的维度来考虑位置因素对状态转变的影响。这可能包括邻接矩阵（表示地区间是否相邻）、反地理距离矩阵、经济距离矩阵等，用于量化区域间的联系强度或阻碍程度。

3. **计算空间嵌套系数**：在一些高级的空间马尔可夫模型中，可能会计算地理与经济因素的相互作用系数。这可以通过构建地理经济嵌套矩阵来实现，用以反映地区之间经济和地理位置相互影响的程度。

4. **实施模拟和预测**：一旦模型建立完成，可以使用MATLAB进行蒙特卡罗仿真、状态演变预测等分析，帮助理解和预测系统随时间的发展趋势。

5. **数据分析与可视化**：最后，利用MATLAB强大的数据处理能力和图形功能对结果进行可视化展示，以便于更直观地理解模型输出和洞察区域间动态关系的变化规律。

### 核心代码示例

```matlab
% 构建状态转移矩阵
function [transitionMatrix] = buildTransition(data)
    uniqueStates = unique(data);
    numStates = length(uniqueStates);
    transitionMatrix = zeros(numStates);

    for i = 1:numStates
        fromState = uniqueStates(i);
        fromCount = sum(data == fromState);
        
        if fromCount > 0 % 避免除以零的情况
            toCounts = histc(data(find(data==fromState)+1), uniqueStates);
            transitionMatrix(i, :) = toCounts / fromCount;
        end
    end

% 构建空间权重矩阵示例
function W = buildSpatialWeights(distanceMatrix, threshold)
    [m, n] = size(distanceMatrix);
    W = zeros(m, n);

    for i = 1:m
        for j = 1:n
            if distanceMatrix(i, j) < threshold && i ~= j % 使用阈值确定是否为邻接
                W(i, j) = 1 / distanceMatrix(i, j); % 反距离权重
            end
        end
    end

% 主要的马尔可夫链模型和空间分析函数可能需要调用以上功能来构建完整的模型框架。
```

请注意，上述代码仅为概念性示例，并未包含完整的错误处理、效率优化等实际开发中必要的元素。在实际应用时，需要根据具体数据结构和问题需求进行适当调整和扩展。

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