【摘 要】
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传统时间序列模型很少从时间序列系统本身角度分析时间序列数据．目前，一种基于模式的隐马尔科夫模型（PHMM）实现了对时序数据系统的内部状态转换机制的建模，从而在时间序列的多步预
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传统时间序列模型很少从时间序列系统本身角度分析时间序列数据．目前，一种基于模式的隐马尔科夫模型（PHMM）实现了对时序数据系统的内部状态转换机制的建模，从而在时间序列的多步预测和相关性检测上提供了一种高效途径．然而，PHMM模型在考虑隐状态内部观测数据分布时，直接采用高斯分布进行估计的方法受训练数据影响较大．因此，提出一种利用非参数贝叶斯估计来计算模型隐状态内分布的方法．考虑到与固定状态集的隐马科夫模型不同，PHMM模型是一种无限状态隐马尔科夫模型，通过引入非参数HDP过程实现对PHMM模型两层随机过程的
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