Общий вопрос, возможно ли применить машинное обучение для прогнозирования стохастических последовательностей, таких как цепочка Маркова с двумя состояниями или дискретная последовательность Пуассона?Здесь цепочка Маркова с двумя состояниями выглядит как взорванная фигура, состоящая из 0 и 1. введите описание изображения здесь В то время как последовательность Пуассона, длина последовательности «все единицы», следует за дискретным пуассоном с лямбой, адлина всех нулей-подпоследовательности следует за дискретным пуассоном с бета-кодом.
Я действительно применяю GRNN, общую регрессионную нейронную сеть, чтобы предсказать последовательность, но не работает хорошо.