Pertanyaan yang diberi tag «kalman-filter»

Mengingat semua sifat yang baik dari model ruang-negara dan KF, saya bertanya-tanya - apa kerugian dari pemodelan ruang-negara dan menggunakan Filter Kalman (atau EKF, UKF atau filter partikel) untuk estimasi? Lebih dari katakanlah metodologi konvensional seperti ARIMA, VAR atau metode ad-hoc / heuristik. Apakah mereka sulit dikalibrasi? Apakah mereka rumit …

53 time-series  arima  kalman-filter  var 

Sebuah filter partikel dan filter Kalman keduanya estimator Bayesian rekursif . Saya sering menemukan filter Kalman di bidang saya, tetapi sangat jarang melihat penggunaan filter partikel. Kapan satu akan digunakan di atas yang lain?

51 bayesian  particle-filter  kalman-filter 

Saya menghitung filter Kalman yang sangat sederhana (random walk + noise model). Saya menemukan bahwa output dari filter sangat mirip dengan moving average. Apakah ada persamaan di antara keduanya? Jika tidak, apa bedanya?

25 kalman-filter 

\newcommand{\P}{\mathbb{P}} Kami memiliki proses acak yang mungkin-atau-mungkin-tidak terjadi beberapa kali dalam jangka waktu TTT . Kami memiliki umpan data dari model yang sudah ada dari proses ini, yang menyediakan probabilitas sejumlah peristiwa yang terjadi pada periode 0≤t&lt;T0≤t&lt;T0 \leq t < T . Model yang ada ini sudah tua dan kita …

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

Adakah yang punya contoh yang baik untuk Time Series Forecasting / smoothing menggunakan Kalman Filter di R?

23 r  time-series  kalman-filter 

Ini pertanyaan lama saya Saya ingin bertanya apakah seseorang mengetahui perbedaan (jika ada perbedaan) antara model Hidden Markov (HMM) dan Particle Filter (PF), dan sebagai konsekuensinya, Kalman Filter, atau dalam kondisi apa kami menggunakan algoritma mana. Saya seorang siswa dan saya harus melakukan proyek, tetapi pertama-tama saya harus memahami beberapa …

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

Baru-baru ini saya menerapkan filter Kalman pada contoh sederhana mengukur posisi partikel dengan kecepatan dan percepatan acak. Saya menemukan bahwa filter Kalman bekerja dengan baik, tetapi saya kemudian bertanya pada diri sendiri apa perbedaan antara ini dan hanya melakukan rata-rata bergerak? Saya menemukan bahwa jika saya menggunakan jendela sekitar 10 …

14 smoothing  kalman-filter 

Saya telah menulis beberapa kode yang dapat melakukan pemfilteran Kalman (menggunakan sejumlah filter tipe Kalman yang berbeda [Information Filter et al.]) Untuk Linear Gaussian State Space Analysis untuk vektor keadaan n-dimensi. Filter bekerja dengan baik dan saya mendapatkan beberapa output yang bagus. Namun, estimasi parameter melalui estimasi loglikelihood membingungkan saya. …

13 maximum-likelihood  algorithms  kalman-filter  likelihood 

Saya memiliki lintasan objek dalam ruang 2D (permukaan). Lintasan diberikan sebagai urutan (x,y)koordinat. Saya tahu bahwa pengukuran saya berisik dan kadang-kadang saya memiliki outlier yang jelas. Jadi, saya ingin memfilter pengamatan saya. Sejauh yang saya mengerti filter Kalman, itu melakukan apa yang saya butuhkan. Jadi, saya mencoba menggunakannya. Saya menemukan …

12 python  kalman-filter  smoothing 

Saya ingin menggunakan bootstrap untuk memperkirakan interval kepercayaan untuk estimasi parameter dari dataset panel dengan N = 250 perusahaan dan T = 50 bulan. Estimasi parameter mahal secara komputasi (beberapa hari perhitungan) karena penggunaan penyaringan Kalman dan estimasi nonlinier kompleks. Oleh karena itu, menggambar (dengan penggantian) B (dalam ratusan atau …

12 confidence-interval  bootstrap  nonlinear-regression  kalman-filter 

Saya tertarik pada bagaimana Filter Kalman dapat digunakan untuk memasukkan nilai yang hilang dalam Data Rangkaian Waktu. Apakah ini juga berlaku jika beberapa titik waktu berturut-turut hilang? Saya tidak dapat menemukan banyak tentang topik ini. Setiap penjelasan, komentar, dan tautan diterima dan dihargai!

12 data-imputation  kalman-filter 

Saya menggunakan filter Kalman dengan cara yang sangat standar. Sistem diwakili oleh persamaan keadaan dan persamaan observasi .xt+1=Fxt+vt+1xt+1=Fxt+vt+1x_{t+1}=Fx_{t}+v_{t+1}yt=Hxt+Azt+wtyt=Hxt+Azt+wty_{t}=Hx_{t}+Az_{t}+w_{t} Buku ajar mengajarkan bahwa setelah menerapkan filter Kalman dan mendapatkan "prakiraan satu langkah ke depan" (atau "perkiraan terfilter"), kita harus menggunakannya untuk menghitung fungsi kemungkinan:x^t|t−1x^t|t−1\hat{x}_{t|t-1} fyt|It−1,zt(yt|It−1,zt)=det[2π(HPt|t−1H′+R)]−12exp{−12(yt−Hx^t|t−1−Azt)′(HPt|t−1H′+R)−1(yt−Hx^t|t−1−Azt)}fyt|It−1,zt(yt|It−1,zt)=det[2π(HPt|t−1H′+R)]−12exp⁡{−12(yt−Hx^t|t−1−Azt)′(HPt|t−1H′+R)−1(yt−Hx^t|t−1−Azt)}f_{y_{t}|\mathcal{I}_{t-1},z_{t}}\left(y_{t}|\mathcal{I}_{t-1},z_{t}\right)=\det\left[2\pi\left(HP_{t|t-1}H^{\prime}+R\right)\right]^{-\frac{1}{2}}\exp\left\{ -\frac{1}{2}\left(y_{t}-H\hat{x}_{t|t-1}-Az_{t}\right)^{\prime}\left(HP_{t|t-1}H^{\prime}+R\right)^{-1}\left(y_{t}-H\hat{x}_{t|t-1}-Az_{t}\right)\right\} Pertanyaan saya adalah: Mengapa fungsi …

11 likelihood  kalman-filter 

Saya telah membaca Hamilton Bab 13 dan dia memiliki representasi ruang keadaan berikut untuk ARMA (p, q). Misalkan Maka proses ARMA (p, q) adalah sebagai berikut: Lalu, ia mendefinisikan Persamaan Negara sebagai berikut:r=max(p,q+1)r=max(p,q+1)r = \max(p,q+1)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) \\ …

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

Apa keuntungan mengekspresikan model ARMA sebagai model ruang-negara dan melakukan peramalan menggunakan filter Kalman? Metodologi ini misalnya digunakan dalam implementasi SARIMAX dari python-statsmodels: https://github.com/statsmodels/statsmodels/tree/master/statsmodels/tsa/statespace

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

Apa langkah-langkah yang terlibat dalam penggunaan filter Kalman dalam model ruang negara? Saya telah melihat beberapa formulasi berbeda , tetapi saya tidak yakin tentang detailnya. Misalnya, Cowpertwait mulai dengan set persamaan ini: θt=Gtθt-1+wtyt= 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} di mana , dan , adalah …

10 kalman-filter  state-space-models