時間序列隱馬爾可夫模型期貨

Ⅰ 如何用簡單易懂的例子解釋隱馬爾可夫模型

隱馬爾可夫（HMM）好講，簡單易懂不好講。我認為 @者也的回答沒什麼錯誤，不過我想說個更通俗易懂的例子。
還是用最經典的例子，擲骰子。假設我手裡有三個不同的骰子。第一個骰子是我們平常見的骰子（稱這個骰子為D6），6個面，每個面（1，2，3，4，5，6）出現的概率是1/6。第二個骰子是個四面體（稱這個骰子為D4），每個面（1，2，3，4）出現的概率是1/4。第三個骰子有八個面（稱這個骰子為D8），每個面（1，2，3，4，5，6，7，8）出現的概率是1/8。

假設我們開始擲骰子，我們先從三個骰子里挑一個，挑到每一個骰子的概率都是1/3。然後我們擲骰子，得到一個數字，1，2，3，4，5，6，7，8中的一個。
不停的重復上述過程，我們會得到一串數字，每個數字都是1，2，3，4，5，6，7，8中的一個。例如我們可能得到這么一串數字（擲骰子10次）：1 6 3 5 2 7 3 5 2 4
這串數字叫做可見量鏈。但是在隱馬爾可夫模型中，我們不僅僅有這么一串可見量鏈，還有一串隱含量鏈。在這個例子里，這串隱含變數鏈就是你用的骰子的序列。比如，隱含量鏈有可能是：D6 D8 D8 D6 D4 D8 D6 D6 D4 D8
一般來說，HMM中說到的馬爾可夫鏈其實是指隱含量鏈，因為隱含量（骰子）之間存在轉換概率的。在我們這個例子里，D6的下一個狀態是D4，D6，D8的概率都是1/3。D4，D8的下一個狀態是D4，D6，D8的轉換概率也都一樣是1/3。這樣設定是為了最開始容易說清楚，但是我們其實是可以隨意設定轉換概率，或者轉換概率分布的。比如，我們可以這樣定義，D6後面不能接D4，D6後面是D6的概率是0.9，是D8的概率是0.1。這樣就是一個新的HMM。
同樣的，盡管可見量之間沒有轉換概率，但是隱含量和可見量之間有一個概率叫做emission probability（發射概率？沒見過中文怎麼說的。。。）。對於我們的例子來說，六面骰（D6）產生1的emission probability是1/6。產生2，3，4，5，6的概率也都是1/6。我們同樣可以對emission probability進行其他定義。比如，我有一個被賭場動過手腳的六面骰子，擲出來是1的概率更大，是1/2，擲出來是2，3，4，5，6的概率是1/10。

Ⅱ 條件隨機場和隱馬爾科夫模型最大區別在哪裡

1、實際分析中，往往需要知道經過一段時間後，市場趨勢分析對象可能處於的狀態，這就要求建立一個能反映變化規律的數學模型。馬爾科夫市場趨勢分析模型是利用概率建立一種隨機型的時序模型，並用於進行市場趨勢分析的方法。
馬爾科夫分析法的基本模型為： X(k+1)=X(k)×P
公式中：X(k)表示趨勢分析與預測對象在t=k時刻的狀態向量，P表示一步轉移概率矩陣，
X(k+1)表示趨勢分析與預測對象在t=k+1時刻的狀態向量。
必須指出的是，上述模型只適用於具有馬爾科夫性的時間序列，並且各時刻的狀態轉移概率保持穩定。若時間序列的狀態轉移概率隨不同的時刻在變化，不宜用此方法。由於實際的客觀事物很難長期保持同一狀態的轉移概率，故此法一般適用於短期的趨勢分析與預測。
2、馬爾科夫模型：是用來預測具有等時間隔（如一年）的時刻點上各類人員的分布狀況。馬爾科夫模型的基本思想是：找出過去人事變動的規律，以此來推測未來的人事變動趨勢。
馬爾科夫模型：是根據歷史數據，預測等時間間隔點上的各類人員分布狀況。此方法的基本思想上根據過去人員變動的規律，推測未來人員變動的趨勢。步驟如下：
①根據歷史數據推算各類人員的轉移率，遷出轉移率的轉移矩陣；
②統計作為初始時刻點的各類人員分布狀況；
③建立馬爾科夫模型，預測未來各類人員供給狀況。

Ⅲ 舉例說明什麼shift隱馬爾科夫模型

隱馬爾可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是統計模型，它用來描述一個含有隱含未知參數的馬爾可夫過程。其難點是從可觀察的參數中確定該過程的隱含參數。然後利用這些參數來作進一步的分析，例如模式識別。
是在被建模的系統被認為是一個馬爾可夫過程與未觀測到的（隱藏的）的狀態的統計馬爾可夫模型。

Ⅳ 隱馬爾可夫模型與動作識別如何聯系，為什麼要用隱馬爾科夫模型進行動作識別謝謝

隱馬爾可夫模型可以歸為狀態空間法的一種。
狀態空間法又稱為基於概率網路的方法，這種方法可以避免行為時間間隔建模，但模型訓練復雜。因為人的運動具有馬爾可夫性，當前的狀態只受前一個狀態的影響，這種方法將人的運動看成不可直接觀測的馬爾可夫過程，充分考慮到了人行為的動態過程，將人的運動序列看成狀態間的一次遍歷，概率地識別人的運動時空序列。此方法是目前使用較多的人體運動識別方法。它的優點是對時間和空間尺度上的運動微小變化的魯棒性較好，可以避免行為時間間隔建模，運動持續時間得到很好的解決。缺點是計算比較復雜，需建立非線性模型，模型訓練復雜，沒有固定解決方法，需選擇合適的狀態數和特徵矢量的維數。

摘自：阮濤濤, et al., "基於視覺的人體運動分析綜述," 計算機系統應用, vol. 20(2), pp. 245-253, 2010.

Ⅳ 關於隱馬爾可夫模型（HMM）的訓練問題

我使用過HMM，不過僅限於語音識別。我就在語音識別的領域跟你說一下吧。

UMDHMM我沒怎麼看過，HMM相關代碼我是自己寫的。

HMM中涉及的是「觀察值」和「隱藏狀態」。你說的「觀察狀態」應該是指「觀察值」吧

對於第一個疑問，
看描述的樣子，1，2應該是代表「隱藏狀態」。
假設某個語音單元代表的最佳狀態是1 1 2 2 3 4 5 5 5 5 6 （不考慮非發散狀態）； 其中1->1是一次狀態轉移；1->2是另一次狀態轉移；2->是又一次狀態轉移；依次類推。這樣這個語音單元共發生了10次狀態轉移；
對於第一個疑問的後半部分，我看不懂你想說什麼

對於第二個疑問，好像你對HMM的基本概念還不是很了解。
一般情況下，一個觀察值就對應一個狀態；

Ⅵ 怎麼判斷時間序列是幾階馬爾科夫模型

馬爾科夫轉移矩陣法的涵義 單個生產廠家的產品在同類商品總額中所佔的比率，稱為該廠產品的市場佔有率。在激烈的競爭中，市場佔有率隨產品的質量、消費者的偏好以及企業的促銷作用等因素而發生變化。

Ⅶ 隱馬爾可夫模型的基本問題

1. 評估問題。
給定觀測序列 O=O1O2O3…Ot和模型參數λ=(A,B,π)，怎樣有效計算某一觀測序列的概率，進而可對該HMM做出相關評估。例如，已有一些模型參數各異的HMM，給定觀測序列O=O1O2O3…Ot，我們想知道哪個HMM模型最可能生成該觀測序列。通常我們利用forward演算法分別計算每個HMM產生給定觀測序列O的概率，然後從中選出最優的HMM模型。
這類評估的問題的一個經典例子是語音識別。在描述語言識別的隱馬爾科夫模型中，每個單詞生成一個對應的HMM，每個觀測序列由一個單詞的語音構成，單詞的識別是通過評估進而選出最有可能產生觀測序列所代表的讀音的HMM而實現的。
2.解碼問題
給定觀測序列 O=O1O2O3…Ot 和模型參數λ=(A,B,π)，怎樣尋找某種意義上最優的隱狀態序列。在這類問題中，我們感興趣的是馬爾科夫模型中隱含狀態，這些狀態不能直接觀測但卻更具有價值，通常利用Viterbi演算法來尋找。
這類問題的一個實際例子是中文分詞，即把一個句子如何劃分其構成才合適。例如，句子「發展中國家」是劃分成「發展-中-國家」，還是「發展-中國-家」。這個問題可以用隱馬爾科夫模型來解決。句子的分詞方法可以看成是隱含狀態，而句子則可以看成是給定的可觀測狀態，從而通過建HMM來尋找出最可能正確的分詞方法。
3. 學習問題。
即HMM的模型參數λ=(A,B,π)未知，如何調整這些參數以使觀測序列O=O1O2O3…Ot的概率盡可能的大。通常使用Baum-Welch演算法以及Reversed Viterbi演算法解決。
怎樣調整模型參數λ=(A,B,π)，使觀測序列 O=O1O2O3…Ot的概率最大？

Ⅷ 隱馬爾可夫模型的基本概述

一種HMM可以呈現為最簡單的動態貝葉斯網路。隱馬爾可夫模型背後的數學是由LEBaum和他的同事開發的。它與早期由RuslanL.Stratonovich提出的最優非線性濾波問題息息相關，他是第一個提出前後過程這個概念的。
在簡單的馬爾可夫模型（如馬爾可夫鏈），所述狀態是直接可見的觀察者，因此狀態轉移概率是唯一的參數。在隱馬爾可夫模型中，狀態是不直接可見的，但輸出依賴於該狀態下，是可見的。每個狀態通過可能的輸出記號有了可能的概率分布。因此，通過一個HMM產生標記序列提供了有關狀態的一些序列的信息。注意，「隱藏」指的是，該模型經其傳遞的狀態序列，而不是模型的參數；即使這些參數是精確已知的，我們仍把該模型稱為一個「隱藏」的馬爾可夫模型。隱馬爾可夫模型以它在時間上的模式識別所知，如語音，手寫，手勢識別，詞類的標記，樂譜，局部放電和生物信息學應用。
隱馬爾可夫模型可以被認為是一個概括的混合模型中的隱藏變數（或變數），它控制的混合成分被選擇為每個觀察，通過馬爾可夫過程而不是相互獨立相關。最近，隱馬爾可夫模型已推廣到兩兩馬爾可夫模型和三重態馬爾可夫模型，允許更復雜的數據結構的考慮和非平穩數據建模。

Ⅸ 如何使用隱馬爾科夫模型進行時間序列預測

一、馬爾科夫轉移矩陣法的涵義 單個生產廠家的產品在同類商品總額中所佔的比率，稱為該廠產品的市場佔有率。在激烈的競爭中，市場佔有率隨產品的質量、消費者的偏好以及企業的促銷作用等因素而發生變化。