Linear dynamical system. This set of functions performs inference and learning o...

资 源 简 介

Linear dynamical system. This set of functions performs inference and learning o...

详 情 说 明

线性动态系统是一种在时间序列分析中广泛应用的概率模型，它通过状态空间方程描述系统的演化过程。这类系统特别适合对具有噪声的观测数据进行建模和分析。

该系统的核心是基于卡尔曼滤波的推理框架。卡尔曼滤波提供了一种递归解决方案，能够有效地估计系统在当前时刻的状态。而前向后向平滑算法则进一步优化了这一过程，它不仅利用当前及之前的信息，还结合了未来的观测数据，从而得到更准确的状态估计。

学习过程采用期望最大化(EM)算法，这是一种迭代优化方法。E步骤利用当前参数计算期望统计量，M步骤则基于这些统计量更新模型参数。这种两步交替的过程能够有效地学习系统的动态特性，即使在观测数据存在缺失或噪声的情况下也表现出色。

线性动态系统在诸多领域都有重要应用，包括信号处理、控制系统、金融时间序列分析等。其优势在于能够将观测数据与潜在状态变量之间的关系明确建模，并通过概率推理来处理不确定性。