贝叶斯网络如何帮助改进马尔科夫链的预测准确性？

贝叶斯网络在改进马尔科夫链的预测准确性方面主要体现在以下几个方面：

1. 引入先验知识：贝叶斯网络允许我们为模型输入一些先验概率，这包括关于行人行为的已知规律或环境因素的影响。比如，可以根据历史数据来设定某些行为发生的可能性，这些信息可以帮助纠正马尔科夫链的简化假设。

2. 条件独立性：虽然马尔科夫链假设状态之间的依赖仅限于前一时刻，但现实情况往往更为复杂。贝叶斯网络通过显式表示变量间的依赖关系，能够更好地处理非局部性和条件依赖，使得预测更准确。

3. 状态转移概率的更新：贝叶斯网络可以动态地更新状态转移概率，根据新的观测数据调整模型，提高了模型对实际情况的适应性，避免过拟合或欠拟合的问题。

4. 后验概率计算：在贝叶斯网络中，我们可以计算给定观测数据后的后验概率，这对于判断哪种预测路径的可能性更大十分有用，从而提高预测精度。

综上所述，贝叶斯网络的引入使得马尔科夫链在处理复杂的依赖关系和不确定性时变得更加精确，从而提升了行人轨迹预测的准确性。