半马尔可夫工具箱允许基于真实的离散或先前离散的现象创建马尔可夫和半马尔可夫模型。工具箱的输入是一个离散时间序列，必须通过一个文件.mat给出，其中只有一个变量:离散时间序列。
在连结处(https://sites.google.com/site/flavioprattico/download)可以下载。mat文件，即数据。Mat，带有风速离散数据，以便测试应用程序。
工具箱允许选择是否保存数据和矩阵，以及模型的类型(马尔可夫、半马尔可夫或两种模型)。在蒙特卡罗模拟的最后，用简单的图形显示概率分布函数的直方图，以验证建模的有效性。带有所有变量的输出mat文件将自动配置到加载数据的文件夹中。在mat文件中，你会发现以下变量(如果你选择了“两个模型”):
ZReal_Data:是真实的离散时间序列
ZMarkov:通过Markov模型生成的合成时间序列
ZSemi_Markov:是通过半马尔可夫模型生成的合成时间序列
ZP_Markov:它是Markov转移概率矩阵
ZP_Semi_Markov:它是半markov转移概率矩阵
ZG_Semi_Markov:是每个状态下等待时间的条件累积分布函数
关于半马尔可夫模型及其应用的更多细节见下面的参考文献，特别是参考[1]。

D’amico, Guglielmo, Filippo Petroni和Flavio Prattico。风速建模的一阶和二阶半马尔可夫链物理A:统计力学及其应用392.5 (2013):1194-1201

D’amico, Guglielmo, Filippo Petroni和Flavio Prattico。“风电生产中二阶半马尔可夫链的可靠性度量”。可再生能源学报2013(2012)。

D’amico, Guglielmo, Filippo Petroni和Flavio Prattico。风速模型为指数半马尔可夫过程。环境科学学报24.6(2013):367-376。

D’amico, Guglielmo, Filippo Petroni和Flavio Prattico。“二阶半马尔可夫链性能分析:在风能生产中的应用”。应用概率方法与计算(2014):1-14。

D’amico, Guglielmo, Filippo Petroni和Flavio Prattico。不同时间尺度的风速和能量预测:非参数方法物理A:统计力学及其应用406 (2014):59-66