MATLAB实现隐马尔科夫模型预测（HMM）

资 源 简 介

MATLAB实现隐马尔科夫模型预测（HMM）

详 情 说 明

隐马尔科夫模型（HMM）是一种用于处理时序数据的概率模型，广泛应用于语音识别、生物信息学等领域。在MATLAB中实现HMM预测主要分为模型训练和状态预测两个核心步骤。

首先需要定义HMM的基本参数：状态转移矩阵、观测概率矩阵以及初始状态概率分布。状态转移矩阵描述了隐藏状态之间的转换规律，观测概率矩阵则定义了从隐藏状态生成观测值的概率特性。

模型训练阶段通常采用Baum-Welch算法（一种EM算法变体），通过迭代优化使模型参数最大化观测序列的似然概率。MATLAB中可以通过内置统计工具或自定义实现该算法，主要涉及前向-后向概率计算和参数重估计步骤。

预测阶段使用Viterbi算法解码最可能的隐藏状态序列。该算法基于动态规划思想，通过维护路径概率和回溯指针，高效地找出全局最优路径。MATLAB实现时需要注意对数空间的概率计算以避免数值下溢问题。

实际应用中还需考虑观测数据的预处理（如离散化或标准化）以及模型验证（通过交叉验证检查过拟合）。对于连续观测值的情况，可以采用高斯混合模型（GMM）来建模观测概率分布。