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基于随机过程概率密度函数的峰谷点、协同扩散过程的漂移系数、马尔可夫链"移向中心点"的性质及其状态转移值之间的关系,探讨了构造伊藤随机微分方程的马尔可夫链近似模型算法.仿真结果表明,不论是线性序列还是非线性序列,马尔可夫链近似模型算法预测误差的方差不仅远小于Burg格型预测器的方差而且近乎为常数.该算法的这些性质对预测编码十分有利.