Matlab
实现HMM隐马尔科夫时间序列预测的详细项目实例
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隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）作为一种经典的统计模型，广泛应用于时间序列预测和分类任务中。HMM通过定义一组隐状态与观察状态之间的概率关系，能够有效地从不完全的观察数据中推断隐状态的转移过程。在时间序列预测中，HMM能够很好地处理带有时间依赖性的序列数据，能够揭示时间序列中的潜在模式。时间序列预测作为一种重要的预测技术，涵盖了金融市场预测、气象预报、交通流量预测等多个领域。传统的时间序列预测方法，如自回归模型（AR）和移动平均模型（MA）等，通常假设数据是独立同分布的，然而这些方法在处理具有复杂时间依赖关系的数据时常常表现不佳。隐马尔科夫模型则通过假设时间序列的生成过程由一系列隐状态驱动，这些隐状态通过状态转移概率连接，并且每个隐状态对应一个观察输出概率分布，从而使得HMM能够更有效地捕捉时间序列数据中的复杂依赖关系。
近年来，随着大数据和机器学习技术的快速发展，隐马尔科夫模 ...