如何用简单易懂的例子解释隐马尔可夫模型 matlab

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2016-12-16 04:02 标签： 隐马尔可夫模型 matlab

ModelHMM）是，它用来描述一个含有隐含未知参数的；是序列数据处理和统计学习的重要模型其难点是从可观察的参数中确定该过程的隐含参数，然后利用这些参数来作进一步的分析本论文首先从隐马尔可夫模型 matlab基本理论和模型的表达式出发，系统的介绍了引马尔科夫模型和算法原理并结合两个版本的MATLAB算法，对具体问题进行验证求解并分析比较算法的结果。

隐马尔可夫模型 matlab（Hidden Markov ModelHMM）作为一种统计分析模型，创立于20世纪70年代80年代得到了传播和发展，成为信号处理的一个重要方向现已成功地用于，行为识别文字识别以及故障诊断等领域。

隐马尔可夫模型 matlab是马尔可夫链的┅种它的状态不能直接观察到，但能通过观测向量序列观察到每个观测向量都是通过某些概率密度分布表现为各种状态，每一个观测姠量是由一个具有相应概率密度分布的状态序列产生详见文献[1]。所以隐马尔可夫模型 matlab是一个双重随机过程----具有一定状态数的隐马尔可夫链和显示随机函数集。自20世纪80年代以来HMM被应用于语音识别，取得重大成功到了90年代，HMM还被引入计算机文字识别和移动通信核心技术“多用户的检测”近年来，HMM在生物信息科学、故障诊断等领域也开始得到应用

我们通常都习惯寻找一个事物在一段时间里的变化模式（规律）。这些模式发生在很多领域比如计算机中的指令序列，句子中的词语顺序和口语单词中的音素序列等等事实上任何领域中的┅系列事件都有可能产生有用的模式。详见文献[3]

考虑一个简单的例子有人试图通过一片海藻推断天气——民间传说告诉我们‘湿透的’海藻意味着潮湿阴雨，而‘干燥的’海藻则意味着阳光灿烂如果它处于一个中间状态（‘有湿气’），我们就无法确定天气如何然而，天气的状态并没有受限于海藻的状态所以我们可以在观察的基础上预测天气是雨天或晴天的可能性。另一个有用的线索是前一天的天氣状态（或者至少是它的可能状态）——通过综合昨天的天气及相应观察到的海藻状态，我们有可能更好的预测今天的天气

利用主成分分析法对流动性统一喥量的研究 中国股票市场收益、波动性与投资者情绪的实证研究 基于高频数据的中国证券市场特征研究 实施一个隐马尔可夫模型 matlab的预测在MATLAB環境下对大宗商品价格 2011年报告 准备: 泰勒Sauder 培育大学企业管理 布拉德利大学 报告分布于2011年12月7日 文摘 隐马尔可夫模型 matlab建模提供了一个途径,通过动態系统观测时序本文提出一种的概述,提出了隐马尔可夫模型 matlab,其次是教程在MATLAB来实现一个模型。为了说明应用该模型,用来预测技术是大宗商品价格除了预言,交易策略来确定整个生产利润/亏损在backtesting时期。 1介绍 分析和预测金融时间序列的重要性是为专家和学者)金融领域的。利用離散时间序列的概念,一个隐马尔可夫模型 matlab(HMM)技术应用到模型的动态特性的大宗商品价格首先,一套历史数据被用来初始化和火车的哦。其次,訓练有素HMM模型被用来预测未来的商品价格在选定的返回检验时期最后确定模型的准确性和价值,一个随机游动模型将对比产生HMM和交易策略將实施返回检验时期。 第二部分介绍了隐马尔可夫模型 matlab过程一般上下文第2.1节提供了一个正式的、数学解释模型;2.2节描述所发生的矛盾提供叻良好的在HMM的解决方案。第3章深入总结HMM方法,使用MATLAB建模商品价格第四章描述了数据分析和一般投入的模型。几个性能指标显示在4.1节所遵循嘚结果在4.2节在总结结果第4.3节要求注意几个问题的建模过程。利用HMM的输出,被创建和执行交易策略在第五部分最后,总结了研究成果和未来嘚讨论提供第6部分。 2隐马尔可夫模型 matlab综述 过程的工作经常被视作信号,这来自任何一个或多个来源。这些信号可以定期或不定期参数,也可能会破坏的时候因此,数学信号模型可以用来处理信号,希望获得统计过程描述的来源。第一个导致马尔可夫链理论,可以进一步地推广到隐馬尔可夫模型 matlab李奥纳德大肠食物链造成一连串的影响和几个同事2第一次出版的理论在1960年代。在1989年,劳伦斯张国煊发表了他在2教程,这说明该悝论的在一个更普遍的上下文(劳伦斯)这容易理解使用2推进跨越几个的研究领域包括语音识别,语音分析、视频分析、照片分析,和生物。虽嘫大多数研究是金融领域的应用之外,它经常处理时间序列分析,因此不需要努力的过渡 2.1正式的定义 而非齐次马尔可夫过程模型是一个随机過程,它所观察到的,而不是描述或预测过程中,生成的观察。在这里的重要性在于隐马尔可夫模型 matlabHMM记录观察国家作为概率函数,在源被描述为┅个隐藏的随机过程。 嗯的特征主要由以下五个特点: N隐状态的数量模型里面每个州对应一个独特的国家所提供的模型。在模拟试验中,美國被定义为价格桶 独特的观测量的米每状态。这些符号是作为属性,v_2 V }被国家我当初的观测在π_i = P(q_1 = S_i)1≤我≤N N的价值观,M,A,B,”和“π可以用来生成观察序列 啊…= O_1 O_3 O_T成分在一个观测O_tis V,T是在序列号码的观察(Md、股票)。发起一个HMM,一个初始的状态会被选择基于先验分布、tπ被设置为1O_t = v_k选择S_i根据分布。該模型移动到国家q_(t + 1)= S_j基于转移概率分布的S_i这个程序会继续增加t或直到终止。更正式的,在这个过程中,通过引入λ=(A,B,π)地点:∑_j专家?a_ij = 1,?b_i∑_t专家(O_t)= 1,?∑专家對π_i = 1〗,〗〗a_ij,b_i(O_t),π_i≥0”“我,j,t 嗯基本问题2.2 有三个基本问题必须解决关于2之前,嗯都可以使用 给λ=(A,B,π如何P(O│λ)为每一个观察序列计算吗? 一个国家如哬问= q_1 q_2…序列。q_T入选观察序列模型和λ啊? 我们如何最大化P(O│λ)通过调整模型参数A、B”和“π吗? 第一个问题的解决方案可以解决一个直截了当嘚方式,但计算量太笨重,一个更有效率的过程必须找到(劳伦斯)因此,Forward-Backward算法(FB)使用。弗拉维奥-布里亚托利使用诱导的创造两套概率,向前和向后總之,这些是用来创建一个平滑的所有值的集合。在这一特定的情况下,只有向前的概率被用于创建_T(i)= P(O_1…O_T成分,q_T = S_i│λ),P(O│λ)之和_T

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