本研究提出了一种新预测算法，通过引入隐藏状态扩展模型，解决了成对马尔可夫链在连续值预测中的不足，显著提升了波动性预测性能。

本研究提出了一种新算法，解决了人工量子神经元模型仅能处理离散值的问题，使其能够处理连续值。模拟结果表明，该模型在量子计算机上有效运行，为人工神经网络的实施提供了新方向。