amlhc/.planning/phases/11-predictv3/11-05-SUMMARY.md

phase, plan, subsystem, tags, dependency_graph, tech_stack, key_files, decisions, metrics

phase	plan	subsystem	tags	dependency_graph	tech_stack	key_files	decisions	metrics
11-predictv3	05	prediction	markov transition-probability second-order algorithm-enhancement	requires provides affects 二阶马尔可夫转移矩阵构建 二阶转移得分计算 getPredictionV3	added patterns 二阶马尔可夫链 拉普拉斯平滑 状态对观察检查 conditional-algorithm-selection fallback-strategy	created modified path changes application/admin/model/History.php 新增 _getTransitionMatrix2ndOrder、_calcTransitionScore2ndOrder 方法，修改 getPredictionV3 集成二阶逻辑	数据量阈值设为200期（而非100期），确保二阶概率估计稳定 状态对观察次数阈值设为5次，比例阈值30% 以tail类型状态空间(100)为基准判断二阶可用性	duration tasks files completed_date 5min 3 1 2026-05-01

Phase 11 Plan 05: 二阶马尔可夫转移概率增强 Summary

One-liner

实现二阶马尔可夫转移概率，根据数据量和状态对观察次数自动选择一阶或二阶算法，提升预测准确性。

Implementation Details

Task 1: 实现二阶马尔可夫转移矩阵构建方法

File: application/admin/model/History.php

新增 _getTransitionMatrix2ndOrder 方法：

• 状态空间从 N 扩展到 N^2（zone:25状态，tail:100状态，head:25状态）
• 状态键格式为 "prev1-prev2"，如 "2-3" 表示前一期区域2、前两期区域3
• 使用拉普拉斯平滑处理避免零概率问题
• 返回 sufficient_pairs、total_pairs、min_threshold 供调用者判断是否足够稳定

Task 2: 实现二阶转移概率得分计算方法

File: application/admin/model/History.php

新增 _calcTransitionScore2ndOrder 方法：

• 综合区域、尾号、首号三个维度的二阶转移概率
• 各维度权重：区域40%、尾号35%、首号25%
• 使用 prob_matrix 中对应状态键的概率值计算得分

Task 3: 在 getPredictionV3 中集成二阶马尔可夫

File: application/admin/model/History.php

修改 getPredictionV3 方法：

• 根据历史数据量决定使用一阶或二阶马尔可夫
• 阈值条件：总期数 >= 200 且 状态对观察次数 >= 5 比例 >= 30%
• 以 tail 类型状态空间(100)为基准判断二阶可用性
• 在 analysis 数组中添加 transition_order、transition_available 字段
• 得分计算循环中根据阶数选择 _calcTransitionScore 或 _calcTransitionScore2ndOrder

Deviations from Plan

None - plan executed exactly as written.

Verification Results

所有验收标准通过：

• _getTransitionMatrix2ndOrder 方法存在，包含 $minStatePairCount 参数
• sufficient_pairs、total_pairs 在返回结构中存在
• _calcTransitionScore2ndOrder 方法存在，包含 prev1/prev2 参数
• minPeriodsThreshold = 200、minStatePairCount = 5、sufficientRatio >= 0.3
• transition_order、transition_available 在 analysis 数组中存在

Key Decisions

1. 数据量阈值提升到200期 - 原计划可能考虑100期，但二阶状态空间更大(N^2)，需要更多数据才能稳定估计
2. 以tail为基准判断 - tail类型状态空间最大(100)，是最苛刻的指标，确保整体二阶概率估计稳定
3. 状态对观察次数阈值5次 - 经验值，平衡数据需求与概率估计可靠性

Self-Check

Files Created/Modified

• application/admin/model/History.php: MODIFIED (新增2个方法，修改1个方法)

Commits

• aab18df: feat(11-05): 实现二阶马尔可夫转移概率增强

Self-Check: PASSED