Howtosignalprocessing
- Qu'est-ce que Kalman lisser?
- Pourquoi utiliser Kalman plus lisse?
- Pouvez-vous expliquer comment utiliser un filtre Kalman pour les prévisions de séries chronologiques?
- Pourquoi le filtre Kalman est-il meilleur?
Qu'est-ce que Kalman lisser?
Le filtre Kalman et la plus douce sont un ensemble d'équations qui calculent efficacement la distribution postérieure sur les états latents d'un modèle d'espace d'état linéaire compte tenu de certaines données observées. Les équations de Kalman ne réalisent aucun apprentissage.
Pourquoi utiliser Kalman plus lisse?
Les bonnes raisons du lissage de Kalman sont: le Kalman plus fluide fournit de très bonnes imputations (je.e. Valeurs imputées) pour les valeurs manquantes dans votre série chronologique. Le Kalman plus fluide fournit de très bonnes estimations du vecteur d'État pendant la période historique.
Pouvez-vous expliquer comment utiliser un filtre Kalman pour les prévisions de séries chronologiques?
L'algorithme de filtre Kalman utilise une série de mesures observées au fil du temps, contenant du bruit et d'autres inexactitudes, et produit des estimations de variables inconnues. Cette estimation a tendance à être plus précise que celles basées sur une seule mesure.
Pourquoi le filtre Kalman est-il meilleur?
Les filtres Kalman sont utilisés pour estimer de manière optimale les variables d'intérêts lorsqu'elles ne peuvent pas être mesurées directement, mais une mesure indirecte est disponible. Ils sont également utilisés pour trouver la meilleure estimation des états en combinant des mesures de divers capteurs en présence de bruit.
