基于隐马尔可夫模型与网络的野猪运动 Preliminary analysis
物理与社会
2025-06-30 v1
摘要
本研究运用 GPS 遥测数据，对野猪（Sus scrofa）的复杂运动模式和行为特征进行分析。方法论的核心在于应用隐马尔可夫模型 (HMM) 来辨识轨迹中嵌入的不同行为状态。此外，研究旨在构建基于这些分段轨迹的行为网络。结果表明，所得网络结构显示隐藏行为模式大多独立于地理位置。虽然大多数地点都存在多种行为，但我们的发现也暗示了...（注：原文结尾不完整，此处保留原文不完整表述）
引用
@article{arxiv.2506.22138,
title = {Preliminary analysis of Sus scrofa movement using Hidden Markov Models and Networks},
author = {Riccardo Basilone and Eleonora Bergamin and Federica Fanelli and Egor Kotov and Kevin Morelle and Alisa Klamm and Manal Nhili and Joshua Rosen and Andrew Schendl and Olena Holubowska and Andrew Renninger and Kamil Smolak},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.22138},
year = {2025}
}
备注
This work is an output of the Complexity72h workshop