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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。

标签

更新于: 2026-09-16
状态空间模型hmmsldslds时间序列

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

来源

  • 规范: SKILL.md
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
时间序列观测数据
模型配置参数
数据掩码数组
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