Kalman filtresi ve hareketli ortalama arasındaki fark nedir?


25

Çok basit bir Kalman filtresi (rastgele yürüyüş + gürültü modeli) hesaplıyorum.

Filtrenin çıktısının hareketli ortalamaya çok benzer olduğunu buldum.

İkisi arasında bir denklik var mı?

Değilse, fark nedir?


2
Cevap değil, ancak bu basit model için analitik olarak kalman filtresi adımlarını muhtemelen hesaplayabilirsiniz, çünkü sadece küçük matrisleri içerecektir. Ve hangi "Kalman Filtresi" değerini karşılaştırıyorsunuz: düzeltilmiş değer, 1 adım ileri tahmin, ..?
olasılık

sadece kalman filtresinin filtresi: θt|yt
RockScience

Yanıtlar:


28

Rasgele bir yürüyüş + gürültü modelinin bir EWMA'ya (üssel olarak ağırlıklı hareketli ortalama) eşdeğer olduğu gösterilebilir. Kalman kazancı, EWMA ağırlıklandırması ile aynı olur.

Bu, Durum Alanına Göre Zaman Serileri Analizi'nde bazı detaylara gösterilir , Google Kalman Filtresi ve EWMA ise, denkliği tartışan bir dizi kaynak bulacaksınız.

Aslında, EWMA tahminleri, vb. İçin güven aralıkları oluşturmak için durum alanı denkliğini kullanabilirsiniz.


1
yani güven aralığı için, durum uzayı modelleri ile karmaşıklık katma noktası nedir?
EWMA'nın

1
Eşdeğerlik sadece belirli modeller için geçerlidir, örn. Rastgele yürüyüş + gürültü ~ EWMA veya yerel doğrusal trend ~ kışları EWMA. Durum uzayı modelleri, özel yumuşatıcılardan çok daha geneldir. Ayrıca ilklendirme daha sağlam teorik temellere sahiptir. Rastgele yürüyüşe + gürültüye bağlı kalmak istiyorsanız ve Kalman filtresine aşina değilseniz, EWMA'larla daha iyi olabilirsiniz.
Dr G,

Anlattığın için teşekkür ederim, DLM'lerin klasik pürüzsüzlükten daha genel olduğunu biliyorum. Deneyimlerinize göre, durum uzayı modellerinin karmaşıklığı değer katıyor mu?
RockScience

Söylemesi zor, zaman ayırabiliyorsanız durum modellerini öğrenmek için faydalı bir teknik olabilir.
Dr G

en azından cevabınız kalman filtresinin sadece model EWMA'dan daha karmaşıksa değer kattığını gösteriyor.
RockScience

2

Başlangıç: Kalman filtresinin EWMA ile eşdeğerliği sadece "rastgele yürüyüş artı gürültü" durumları içindir ve Tahmin, Yapısal Zaman Serileri Modeli ve Andrew Harvey'in Kalman Filtresi kitabında yer almaktadır. EWMA'nın Kalman filtresiyle gürültülü rastgele yürüyüş için denkliği metnin 175. sayfasında anlatılmıştır. Yazar ayrıca, ikisinin eşitliğinin ilk kez 1960'da gösterildiğini ve buna atıfta bulunduğunu belirtir. Metnin bu sayfasının bağlantısı aşağıdadır: https://books.google.com/books?id=Kc6tnRHBwLcC&pg=PA175&lpg=PA175&dq=ewma+and+kalman+for+random+walk+with+noise&source=bl&ots=I3VOQQQQQQQQQQQQWE = RdUCwgFE1s7zrPFylF3e3HxIUNY ve hl = tr & sa = X ved = 0ahUKEwiK5t2J84HMAhWINSYKHcmyAXkQ6AEINDAD # v = onepage ve q = EWMA% 20and% 20kalman% 20for% 20random% 20walk% 20with% 20noise & f = yanlış

Şimdi burada, Kalman ve Extended Kalman filtrelerine bir ALETERATİFİ kapsayan referans - Kalman filtresiyle eşleşen sonuçlar verdi, ancak sonuçlar daha hızlı elde edildi! "İki Katlı Düzgünleştirme: Kalman Filtre Tabanlı Öngörüsel İzlemeye Alternatif." Makalenin Özetinde (aşağıya bakınız) yazarlar "... bu tahmincilerin Kalman ve genişletilmiş Kalman filtreleme tahmincileri ile eşdeğer olarak daha hızlı, uygulaması daha kolay ve gerçekleştirdiği iddialarımızın geçerliliğini destekleyen ampirik sonuçları ..."

http://cs.brown.edu/~jjl/pubs/kfvsexp_final_laviola.pdf

Bu onların Özeti "Çift üstel düzlemeye dayalı kullanıcı pozisyonunun ve oryantasyonun yordayıcı izlenmesi için yeni algoritmalar sunuyoruz. Bu algoritmalar, Kalman ve türevsiz ölçüm modellerine sahip uzatılmış Kalman filtre bazlı öngörücülere kıyasla, eşdeğer ile yaklaşık 135 kat daha hızlı çalışmaktadır. Tahmini performans ve daha basit uygulamalar Bu yazıda, bu algoritmaları, test edilen Kalman ve genişletilmiş Kalman Filtresi tahmin edicileri ile birlikte ayrıntılı olarak açıklamaktayız.Ayrıca, bir tahmin deneyinin ayrıntılarını açıklıyoruz ve tahminlerin geçerliliğini destekleyen ampirik sonuçlar sunuyoruz. daha hızlı, uygulaması daha kolay ve Kalman ile aynı performansı sergileyen ve genişletilmiş Kalman filtreleme tahmincileri. ”


1
Bunun, Kalman filtresi ve MA'nın neden benzer sonuçlar verdiğiyle ilgili soruyu yanıtladığını sanmıyorum, ancak bunun teğetsel bir ilişkisi var. Alıntı yaptığınız kağıda çıplak bir köprüden ziyade tam bir saygı ekleyebilir misiniz? Bu, harici bağlantının değişmesi durumunda cevabınızı ileride kanıtlayacaktır.
Silverfish

Olması gerekiyordu değildi. Girişin dediği gibi, Kalaman'a bir alternatif olmak, ancak çok daha hızlı olması gerekiyordu. Eğer ya da başka bir yöntem "tam olarak" Kalman ile aynıysa, makalenin konusuna dayanarak yazar yazardı. Yani bu açıdan soru cevaplandı.
jimmeh

Kalman filtresinin EWMA ile rastgele yürümeye eşdeğerliği Tahmini Yapısal Zaman Serisi Modeli ve Kalman Filtresi kitabında Andrew Harvey tarafından ele alınmıştır. EWMA'nın Kalman filtresiyle rastgele yürüyüş için denkliği metnin 175. sayfasında anlatılmıştır. Orada ilk kez 1960'da gösterildiğini ve referans verdiğini söyler.
jimmeh
Sitemizi kullandığınızda şunları okuyup anladığınızı kabul etmiş olursunuz: Çerez Politikası ve Gizlilik Politikası.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.