«kalman-filter» etiketlenmiş sorular

Durum-uzay modellerinin ve KF'nin tüm iyi özellikleri göz önüne alındığında, merak ediyorum - durum-uzay modellemesinin dezavantajları nelerdir ve Kalman Filtresi (veya EKF, UKF veya partikül filtresi) tahmini için kullanılır? Diyelim ki ARIMA, VAR veya geçici / sezgisel yöntemler gibi geleneksel metodolojiler diyelim. Kalibrasyonları zor mu? Bir modelin yapısındaki bir değişimin …

53 time-series  arima  kalman-filter  var 

Bir parçacık filtresi ve Kalman filtresi , özyinelemeli Bayesian tahmin edicilerdir . Alanımda Kalman filtreleri ile sık karşılaşıyorum, ancak çok nadiren bir parçacık filtresi kullanımını görüyorum. Biri diğerinde ne zaman kullanılır?

51 bayesian  particle-filter  kalman-filter 

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?

25 kalman-filter 

\newcommand{\P}{\mathbb{P}} bir süre zarfında T zamanında birden fazla kez gerçekleşmeyebilecek rastgele bir sürecimiz var TTT. 0 \ leq t &lt;T döneminde meydana gelen bir dizi olay olasılığını sağlayan, bu sürecin önceden var olan bir modelinden gelen bir veri beslemesine sahibiz 0≤t&lt;T0≤t&lt;T0 \leq t < T. Bu mevcut model eski ve …

24 negative-binomial  kalman-filter  poisson-process  state-space-models 

R'de Kalman Filter kullanarak Time Series Forecasting / smoothing için iyi bir örneği olan var mı?

23 r  time-series  kalman-filter 

İşte eski sorum Birisinin Gizli Markov modelleri (HMM) ve Partikül Filtresi (PF) arasındaki farkı (herhangi bir fark varsa) ve bunun sonucunda Kalman Filtresini veya hangi koşullar altında hangi algoritmayı kullandığımızı bilip bilmediğini sormak istiyorum. Ben öğrenciyim ve bir proje yapmam gerekiyor, ama önce bazı şeyleri anlamalıyım. Yani, bibliyografyaya göre, her …

21 machine-learning  self-study  hidden-markov-model  kalman-filter  particle-filter 

Yakın zamanda, rastgele bir hız ve ivme ile bir parçacık pozisyonunu ölçmenin basit örneğine bir Kalman filtresi uyguladım. Kalman filtresinin iyi çalıştığını buldum, ancak daha sonra kendime bu ve sadece hareketli bir ortalama yapmak arasındaki farkın ne olduğunu sordum? Hareketli ortalamanın Kalman filtresinden daha iyi performans sergilediği yaklaşık 10 numunelik …

14 smoothing  kalman-filter 

Ben n-boyutlu bir durum vektörü için Lineer Gauss Durum Uzay Analizi için Kalman filtreleme (bir dizi farklı Kalman tipi filtreler [Bilgi Filtresi ve diğerleri] kullanarak) yapabileceğiniz bazı kod yazdım. Filtreler harika çalışıyor ve güzel çıktılar alıyorum. Ancak, loglikelihood kestirimi ile parametre tahmini beni şaşırtıyor. Ben bir istatistikçi değil, fizikçiyim, bu …

13 maximum-likelihood  algorithms  kalman-filter  likelihood 

2B alanda (bir yüzey) bir nesnenin yörüngesi var. Yörünge bir (x,y)koordinat dizisi olarak verilir . Ölçümlerimin gürültülü olduğunu ve bazen belirgin aykırı değerlerim olduğunu biliyorum. Bu yüzden gözlemlerimi filtrelemek istiyorum. Kalman filtresini anladığım kadarıyla, tam olarak ihtiyacım olanı yapıyor. Bu yüzden kullanmaya çalışıyorum. Burada bir python uygulaması buldum . Ve …

12 python  kalman-filter  smoothing 

N = 250 firma ve T = 50 aylık bir panel veri kümesinden tahmini parametreler için güven aralıklarını tahmin etmek için önyükleme kullanmak istiyorum. Kalman filtrelemesi ve karmaşık doğrusal olmayan tahmin kullanımı nedeniyle parametrelerin tahmini hesaplama açısından pahalıdır (birkaç günlük hesaplama). Bu nedenle, orijinal numuneden B = (yüzlerce veya daha …

12 confidence-interval  bootstrap  nonlinear-regression  kalman-filter 

Kalman Filtrelerinin Zaman Serisi Verilerindeki eksik değerleri belirtmek için nasıl kullanılabileceği ile ilgileniyorum. Bazı ardışık zaman noktaları eksikse de uygulanabilir mi? Bu konuda fazla bir şey bulamıyorum. Herhangi bir açıklama, yorum ve bağlantılar bekliyoruz ve takdir!

12 data-imputation  kalman-filter 

Kalman filtresini çok standart bir şekilde kullanıyorum. Sistem durumu denklem ile temsil edilir xt + 1= Fxt+ vt + 1xt+1=Fxt+vt+1x_{t+1}=Fx_{t}+v_{t+1} ve gözlem denklemi yt= Hxt+ A zt+ wtyt='Hxt+birzt+wty_{t}=Hx_{t}+Az_{t}+w_{t} . Ders kitapları öğrettikleri Kalman filtresi uygulayarak ve "tek adım önde aldıktan sonra x t | t - 1x^t | t - …

11 likelihood  kalman-filter 

Hamilton Bölüm 13'ü okuyorum ve bir ARMA için aşağıdaki durum uzay temsiline sahip (p, q). Daha sonra olsun r=max(p,q+1)r=max(p,q+1)r = \max(p,q+1). ARMA (p, q) işlemi şu şekildedir: yt−μ=ϕ1(yt−1−μ)+ϕ2(yt−2−μ)+...+ϕ3(yt−3−μ)+ϵt+θ1ϵt−1+...+θr−1ϵt−r+1.yt−μ=ϕ1(yt−1−μ)+ϕ2(yt−2−μ)+...+ϕ3(yt−3−μ)+ϵt+θ1ϵt−1+...+θr−1ϵt−r+1. \begin{aligned} y_t -\mu &= \phi_1(y_{t-1} -\mu) + \phi_2(y_{t-2} -\mu) + ... + \phi_3(y_{t-3} -\mu) \\ &+ \epsilon_t + \theta_1\epsilon_{t-1} + ... + …

11 time-series  arima  kalman-filter  state-space-models 

Bir ARMA modelini durum-uzay-modeli olarak ifade etmenin ve Kalman filtresi kullanarak tahmin yapmanın avantajları nelerdir? Bu yöntem, örneğin python-istatistik modellerinin SARIMAX uygulamasında kullanılır: https://github.com/statsmodels/statsmodels/tree/master/statsmodels/tsa/statespace

10 forecasting  arma  kalman-filter  state-space-models  statsmodels 

Durum uzayı modellerinde Kalman filtrelerinin kullanımına ilişkin adımlar nelerdir? Birkaç farklı formülasyon gördüm , ancak ayrıntılardan emin değilim. Örneğin, Cowpertwait bu denklem seti ile başlar: yt=F′tθt+vtyt=Ft′θt+vty_{t} = F^{'}_{t}\theta_{t}+v_{t} θt=Gtθt−1+wtθt=Gtθt−1+wt\theta_{t} = G_{t}\theta_{t-1}+w_{t} burada ve , bilinmeyen tahminlerimizdir ve gözlemlenen değerlerdir.θ0∼N(m0,C0),vt∼N(0,Vt)θ0∼N(m0,C0),vt∼N(0,Vt)\theta_{0} \sim N(m_{0}, C_{0}), v_{t} \sim N(0,V_{t})wt∼N(0,Wt)wt∼N(0,Wt)w_{t} \sim N(0, W_{t})θtθt\theta_{t}ytyty_{t} Cowpertwait ilgili …

10 kalman-filter  state-space-models