我正在尝试使用 Python 中的隐藏马尔可夫模型来实现地图匹配。
我最初的方法基于的论文定义了为每个状态生成它们的转换和发射概率的方程。这些概率对于状态和测量都是唯一的。
我正在尝试使用诸如hmmlearn 之类的 Python HMM 框架来模拟他们的发现，但是我看过的所有库都只允许您定义一个初始发射和转换矩阵，并可以选择训练它（而且我不认为我如果我有定义矩阵的方程，则需要对其进行训练）。
我正在考虑在 hmmlearn 中使用 GaussianHMM，因为我的发射是高斯的，但我无法定义初始协方差和均值矩阵，因为每个发射都有自己的分布（参见论文中的等式 1）。
此外，每个转换概率都取决于排放（参见方程 2），因此它们也不能是恒定的。
谢谢您的帮助！