ssm - 拟合与分析时间序列状态空间模型
使用 ssm 包在时间序列数据上拟合与分析 HMM、SLDS 和 LDS 状态空间模型,支持缺失数据处理、模型比较及隐状态提取。
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更新于: 2026-09-16能力
典型输入
典型输出
该技能可以做什么
- 拟合状态空间模型
- 解码离散隐状态
- 平滑连续隐轨迹
- 计算对数似然度
- 插值缺失时间序列数据
- 从生成模型中采样
输入
- 时间序列观测数据
- 模型配置参数
- 数据掩码数组
输出
- 拟合后的状态空间模型对象
- 对数似然及 ELBO 值
- 离散隐状态序列
- 连续隐状态轨迹
要求
- ssm 包
- numpy 包
- Python 环境
