马尔可夫天气预测案例

### 隐马尔可夫模型用于天气预测的示例

隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）可以应用于各种时间序列分析场景，其中包括天气预报。下面展示了一个具体的 Python 实现案例，该案例基于 `hmmlearn` 库构建并训练了一个简单的 HMM 来模拟不同天气条件下的水藻湿度变化。

#### 安装依赖库
为了运行此代码片段，需先安装必要的软件包：

pip install numpy hmmlearn pandas matplotlib seaborn

#### 导入所需模块
加载所需的 Python 模块以准备数据处理、建模以及可视化工作：

import numpy as np
from hmmlearn import hmm
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns; sns.set()

#### 构造样本数据集
创建一个小型的数据集合表示过去几天内观察到的不同类型的天气及其对应的水藻状态。这里假设存在三种潜在的真实天气状况——晴朗(`Sunny`)、多云(`Cloudy`) 和 下雨(`Rainy`)；而观测变量则为水藻的状态：干燥 (`Dry`) 或潮湿 (`Wet`)。

states = ["Sunny", "Cloudy", "Rainy"]
n_states = len(states)

observations = ["Dry", "Wet"]
n_observations = len(observations)

start_probability = np.array([0.6, 0.3, 0.1])  # 初始概率分布

transition_probability = np.a