隱馬爾可夫模型預測下一個觀察

我有一個觀察鳥類運動的500個序列。我想預測這隻鳥的第501次運動是什麼。我搜索了網頁，我想這可以通過使用HMM來完成，但是我對這個主題沒有任何經驗。任何人都可以解釋用於解決這個問題的算法的步驟？隱馬爾可夫模型預測下一個觀察

2011-10-02 user975733

我會爭論一些已經存在的。 ..詳細... http://en.wiki pedia.org/wiki/Hidden_Markov_model – Gleno

x1-x2-x3-x4-x5......x500-x501 
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y1 y2 y3 y4 y5  y500 

x - actual state 
y - observations 

P(y_i|x_i) - how you think the observation depends on the actual state 
P(x_i|x_(i-1)) - how you think the actual state evolves 

for i = 1,2,3...,501: 
    write down best-guess of x_i based on y_i* and x_(i-1)** 
you have your solution, since you only care about the last state 

* missing in step 1 
** missing in step 501

上面被稱爲前後算法（http://en.wikipedia.org/wiki/Forward-backward_algorithm），並且是和 - 積算法的一個特殊的情況下（貝葉斯網絡樹和馬爾可夫網絡樹）在此特定種類的樹的（一個簡單的鏈節點掛起）。你可以忽略「倒退」步驟，因爲你不需要它，因爲你只關心最後一個狀態。

如果您的HMM的轉移概率是未知的，你必須：

執行學習算法，如EM
採取天真的猜想（上HMM模型進行時稱爲鮑姆 - 韋爾奇）基於領域知識（例如，如果您的隱藏狀態是DNA，您可以通過手動標記DNA數據上的轉換和計算頻率來計算給定之前狀態的轉換事件的頻率）

來源

2011-10-02 19:52:37 ninjagecko

抱歉，我無法理解你的答案。我只有一個0到8之間的500個數字序列（如5,4,6,6，...，0,2）。我想獲得最可能的第501個數字。 – user975733

首先想想這些問題：** 1）**'「我的真實/隱藏狀態的範圍是什麼？（它可能不是0-8，它可能是0-100甚至非數字像{ '高'，'低'}）「** 2）**'」如果我觀察到5，那麼對於真實/隱藏狀態是什麼意思？「** 3）**'」如果真實在時間= t處的狀態是[某事物]，我認爲時間= t + 1時的狀態會是什麼？（例如，如果x500 ='高'，那麼它很可能會轉變爲飛行'低' ？）「' – ninjagecko

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