Python markov链，用户输入字符串到转换矩阵

Question

我正在使用Markov链在Python中制作天气预报程序。 这些程序要求用户输入过去几天的天气，并预测接下来的七天。

我想知道如何更改我的转换矩阵，以便它使用指定对发生频率（即“ DD”，“ DR”，“ RR”，“ RD”）的百分比，而不是如下所示的默认概率。

#Possible sequences of events
transitionName = [["DD","DR"],["RR","RD"]]

pastweather = input("Enter a string of D's and R's to represent dry/rainy days: ")

#transition matrix
transitionMatrix = [[0.8,0.2],[0.4,0.6]]

Answer 1

我不确定马尔可夫链是否是这里最合适的工具。 一般而言，马尔可夫模型没有记忆，即下一个过渡仅取决于当前状态（干燥或多雨），您想要进行7天的预测...

但是，关于您有关转换矩阵计算的问题，我建议采用以下方法：

让我们考虑如下用户输入：DDDRDD

• 总体上有五个过渡。
• 共有三个转换D-> D
• 有一个过渡D-> R
• 有一个过渡R-> D

先决条件：

• 以D开头的所有转换的总和必须为1。
• 盯着R的所有转换必须加起来为1。

因此，根据输入字符串得出D-> D的概率为3/4。 D-> R的概率为1/4。 概率R-> D为1且R-> R为0-因为输入字符串中没有从R-> R过渡。