Учитывая все хорошие свойства моделей пространства состояний и KF, я задаюсь вопросом - каковы недостатки моделирования пространства состояний и использования фильтра Калмана (или EKF, UKF или фильтра частиц) для оценки? Допустим, скажем, обычные методологии, такие как ARIMA, VAR или специальные /...
Фильтр частиц и фильтр Калмана является рекурсивным байесовскими . Я часто сталкиваюсь с фильтрами Калмана в своей области, но очень редко вижу использование фильтра частиц. Когда один будет использоваться над...
Я вычисляю очень простой фильтр Калмана (модель случайного блуждания + шум). Я считаю, что вывод фильтра очень похож на скользящую среднюю. Есть ли эквивалентность между ними? Если нет, то в чем...
\newcommand{\P}{\mathbb{P}} Мы имеем случайный процесс , который может или может-не-происходить несколько раз в течение заданного периода времени TTT . У нас есть поток данных из уже существующей модели этого процесса, который обеспечивает вероятность ряда событий, происходящих в период...
У кого-нибудь есть хороший пример для прогнозирования / сглаживания временных рядов с использованием фильтра Калмана в
Я пытаюсь понять относительные достоинства и недостатки, а также различные области применения этих двух схем MCMC. Когда бы вы использовали, что и почему? Когда один может потерпеть неудачу, а другой нет (например, где применима HMC, но нет SMC, и наоборот) Может ли один, очень наивно...
Вот мой старый вопрос Я хотел бы спросить, знает ли кто-нибудь разницу (если есть какая-либо разница) между скрытыми марковскими моделями (HMM) и Particle Filter (PF), и, как следствие, Kalman Filter, или при каких обстоятельствах мы используем какой алгоритм. Я студент, и я должен сделать проект,...
Недавно я применил фильтр Калмана на простом примере измерения положения частиц со случайной скоростью и ускорением. Я обнаружил, что фильтр Калмана работает хорошо, но потом спросил себя, в чем разница между этим и просто скользящим средним? Я обнаружил, что если я использовал окно из примерно 10...
Я написал некоторый код, который может выполнять фильтрацию Калмана (используя несколько различных фильтров типа Калмана [Information Filter et al.]) Для линейного анализа пространства состояний Гаусса для n-мерного вектора состояния. Фильтры работают отлично, и я получаю хороший вывод. Тем не...
Я хочу использовать начальную загрузку для оценки доверительных интервалов для оценочных параметров из набора панельных данных с N = 250 фирмами и T = 50 месяцем. Оценка параметров является вычислительно дорогой (несколько дней вычислений) из-за использования фильтрации Калмана и сложной нелинейной...
Меня интересует, как фильтры Калмана могут использоваться для расчета отсутствующих значений в данных временных рядов. Это также применимо, если отсутствуют некоторые последовательные моменты времени? Я не могу найти много по этой теме. Любые объяснения, комментарии и ссылки приветствуются и...
У меня действительно нет понимания того, как работает фильтр начальной загрузки. Я примерно знаю концепции, но не могу понять некоторые детали. Этот вопрос для меня, чтобы прояснить беспорядок. Здесь я буду использовать этот популярный алгоритм фильтрации из ссылки Душе (пока я думаю, что это самая...
У меня есть траектория объекта в 2D-пространстве (поверхности). Траектория задается в виде последовательности (x,y)координат. Я знаю, что мои измерения шумят, и иногда у меня есть очевидные выбросы. Итак, я хочу отфильтровать свои наблюдения. Насколько я понял фильтр Калмана, он делает именно то,...
В оригинальной работе A. Doucet et. "Рао-Блэквелизированная фильтрация частиц для динамических байесовских сетей" . и др. Предложен последовательный фильтр Монте-Карло (фильтр частиц), который использует линейную субструктуру в марковском процессе . Путем маргинализации этой линейной структуры...
Я использую фильтр Калмана очень стандартным способом. Система представлена уравнением состояния xt+1=Fxt+vt+1xt+1=Fxt+vt+1x_{t+1}=Fx_{t}+v_{t+1} и уравнением наблюдения yt=Hxt+Azt+wtyt=Hxt+Azt+wty_{t}=Hx_{t}+Az_{t}+w_{t} . Учебники учат , что после применения фильтра Калмана и получать «прогнозы...
Основываясь на том, что я узнал, мы используем несколько фильтров в Conv Layer CNN для изучения различных детекторов функций. Но так как эти фильтры применяются одинаково (то есть скользят и умножаются на области ввода), разве они не изучат одни и те же параметры во время обучения? Следовательно,...
Я читал главу 13 Гамильтона, и у него есть следующее представление пространства состояний для ARMA (p, q). Пусть Затем процесс ARMA (p, q) выглядит следующим образом: \ begin {align} y_t - \ mu & = \ phi_1 (y_ {t-1} - \ mu) + \ phi_2 (y_ {t-2} - \ mu) + ... + \ phi_3 (y_ {t-3} - \ mu) \\ &...
Я хочу реализовать (в R) следующую очень простую динамическую линейную модель, для которой у меня есть 2 неизвестных изменяющихся во времени параметра (дисперсия ошибки наблюдения и дисперсия ошибки состояния ). ε 2 тε1Tϵt1\epsilon^1_tε2Tϵt2\epsilon^2_t YTθт + 1знак равнознак равноθT+ ϵ1TθT+...
Каковы этапы использования фильтров Калмана в моделях пространства состояний? Я видел несколько разных формулировок, но я не уверен в деталях. Например, Cowpertwait начинается с этого набора уравнений: θt=Gtθt-1+wtyt=F′tθt+vtyt=Ft′θt+vty_{t} = F^{'}_{t}\theta_{t}+v_{t}...
Вопрос: Для каких данных целесообразно использовать моделирование пространства состояний и фильтрацию Калмана вместо сглаживания сплайнов и наоборот? Есть ли какие-то отношения эквивалентности между ними? Я пытаюсь получить общее представление о том, как эти методы сочетаются друг с другом. Я...