कलमन फ़िल्टर के लिए मापदंडों का अनुमान कैसे लगाया जाए


10

पिछले एक प्रश्न में, मैंने कुछ गैर-गौसियन अनुभवजन्य डेटा के फिटिंग वितरण के बारे में पूछताछ की।

यह मेरे लिए ऑफ़लाइन सुझाव दिया गया था, कि मैं यह अनुमान लगा सकता हूं कि डेटा गाऊसी है और पहले एक कलमन फ़िल्टर फिट है। फिर, त्रुटियों के आधार पर, तय करें कि क्या यह कुछ कट्टरता विकसित करने के लायक है। यह समझ आता है।

इसलिए, समय श्रृंखला डेटा के एक अच्छे सेट के साथ, मुझे चलाने के लिए एक कलमन फ़िल्टर के लिए कई चर का अनुमान लगाने की आवश्यकता है ।

(निश्चित रूप से, शायद कहीं आर पैकेज है, लेकिन मैं वास्तव में यह सीखना चाहता हूं कि यह कैसे करना है।)

जवाबों:


7

मैक्स वेलिंग में एक अच्छा ट्यूटोरियल है जो सभी कलमन फ़िल्टरिंग और स्मूथिंग समीकरणों के साथ-साथ पैरामीटर अनुमान का वर्णन करता है। यह शुरुआत करने के लिए एक अच्छी जगह हो सकती है।


3
लिंक मृत है, यहाँ एक वैकल्पिक web.archive.org/web/20120915073205/http://www0.cs.ucl.ac.uk/…
mgilbert

मुझे यहाँ संदर्भित ट्यूटोरियल pdfs.semanticscholar.org/3e9f/…
एंटोन

1

सामान्य विधि अधिकतम संभावना अनुमान का उपयोग करना है । मूल रूप से, आपको एक संभावना फ़ंक्शन की आवश्यकता है और फिर optimअपनी संभावना को अधिकतम करने के लिए एक मानक अनुकूलक (जैसे ) चलाएं ।

हमारी साइट का प्रयोग करके, आप स्वीकार करते हैं कि आपने हमारी Cookie Policy और निजता नीति को पढ़ और समझा लिया है।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.