基于约束HMM的变点检测算法
时间序列的变点分析在现今社会各个领域中都有着广泛的应用.针对时间序列进行变点分析中要求变点状态需要连续持续一定的时间的应用背景,提出了一种结合状态最短连续长度约束的隐马尔可夫模型.给出了约束Baum-Welch训练算法和约束Viterbi状态提取算法.应用在仿真数据和GNP数据集的实验表明,结合状态最短连续长度约束的HMM相比于一般HMM在时间序列变点检测中效率较高.
变点检测、约束隐马尔可夫模型、时间序列分割
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TP3;TN9
2017-06-09(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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