প্রশ্ন ট্যাগ «kalman-filter»

রাজ্য-স্থানের মডেল এবং কেএফ এর সমস্ত ভাল বৈশিষ্ট্য দেওয়া, আমি অবাক হই - রাষ্ট্রীয় স্থানের মডেলিং এবং কলম্যান ফিল্টার (বা EKF, UKF বা কণা ফিল্টার) অনুমানের জন্য কী কী অসুবিধাগুলি রয়েছে? আসুন প্রচলিত পদ্ধতি যেমন এরিমা, ভিএআর বা অ্যাড-হক / হিউরিস্টিক পদ্ধতিগুলি বলি methods তারা কি শক্তিশালী করা কঠিন? কোনও …

53 time-series  arima  kalman-filter  var 

একটি কণা ফিল্টার এবং কলম্যান ফিল্টার উভয়ই পুনরাবৃত্ত বায়েশিয়ান অনুমানকারী । আমি প্রায়শই আমার ফিল্ডে কলম্যান ফিল্টারগুলির মুখোমুখি হই, তবে খুব কমই একটি কণা ফিল্টার ব্যবহার করি। কখন অন্যটির উপরে ব্যবহার করা হবে?

51 bayesian  particle-filter  kalman-filter 

আমি একটি খুব সাধারণ কলম্যান ফিল্টার (এলোমেলো হাঁটা + শোর মডেল) গণনা করছি। আমি দেখতে পাই যে ফিল্টারটির আউটপুট একটি চলমান গড়ের সাথে খুব মিল। দুজনের মধ্যে কি সমতা আছে? তা না হলে পার্থক্য কী?

25 kalman-filter 

\newcommand{\P}{\mathbb{P}} আমাদের একটি এলোমেলো প্রক্রিয়া রয়েছে যা এর একটি নির্দিষ্ট সময়কালে একাধিকবার ঘটে-বা-না-হতে পারে । আমাদের এই প্রক্রিয়াটির পূর্ব-বিদ্যমান মডেল থেকে একটি ডেটা ফিড রয়েছে, যা 0 \ লেক টি <টি পিরিয়ডে সংঘটিত কয়েকটি সংখ্যক ঘটনার সম্ভাবনা সরবরাহ করে । এই বিদ্যমান মডেলটি পুরানো এবং অনুমানের ত্রুটির জন্য আমাদের ফিড-ডেটাতে …

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

আর কালাম ফিল্টার ব্যবহার করে টাইম সিরিজের পূর্বাভাস / মসৃণকরণের জন্য কারও কি ভাল উদাহরণ রয়েছে?

23 r  time-series  kalman-filter 

এখানে আমার পুরানো প্রশ্ন আমি জিজ্ঞাসা করতে চাই যে কেউ লুকানো মার্কোভ মডেল (এইচএমএম) এবং কণা ফিল্টার (পিএফ) এর মধ্যে পার্থক্য (যদি কোনও পার্থক্য থাকে) জানেন এবং ফলস্বরূপ কলম্যান ফিল্টার, বা কোন পরিস্থিতিতে আমরা কোন অ্যালগরিদম ব্যবহার করি। আমি একজন ছাত্র এবং আমাকে একটি প্রকল্প করতে হবে তবে প্রথমে আমাকে …

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

আমি সম্প্রতি এলোমেলো গতি এবং ত্বরণ সহ একটি কণার অবস্থান পরিমাপের সহজ উদাহরণে একটি কলম্যান ফিল্টার প্রয়োগ করেছি। আমি দেখতে পেয়েছি যে কলম্যান ফিল্টারটি ভালভাবে কাজ করেছে, তবে আমি তখন নিজেকে জিজ্ঞাসা করেছি যে এটির মধ্যে কেবল পার্থক্য কী এবং কেবল চলন্ত গড় করা? আমি দেখতে পেলাম যে যদি আমি …

14 smoothing  kalman-filter 

আমি এমন কিছু কোড লিখেছি যা কলমান ফিল্টারিং করতে পারে (একটি এন-ডাইমেনশনাল স্টেট ভেক্টরের জন্য লিনিয়ার গাউসিয়ান স্টেট স্পেস অ্যানালাইসিসের জন্য কলম্যান ফিল্টারিং (বিভিন্ন কলম্যান-টাইপ ফিল্টার [ইনফরমেশন ফিল্টার এবং অন্যান্য।]) ব্যবহার করতে পারে। ফিল্টারগুলি দুর্দান্ত কাজ করে এবং আমি কিছু সুন্দর আউটপুট পাচ্ছি। যাইহোক, লগলিফিকিলিটি অনুমানের মাধ্যমে পরামিতি অনুমান আমাকে …

13 maximum-likelihood  algorithms  kalman-filter  likelihood 

আমার কাছে একটি 2 ডি স্পেসে (একটি পৃষ্ঠ) একটি বস্তুর ট্রাজেক্টোরি রয়েছে। ট্র্যাজেক্টরিটি (x,y)স্থানাঙ্কের ক্রম হিসাবে দেওয়া হয় । আমি জানি যে আমার পরিমাপটি গোলমাল এবং কখনও কখনও আমার কাছে স্পষ্টভাবে বিদেশীও থাকে। সুতরাং, আমি আমার পর্যবেক্ষণগুলি ফিল্টার করতে চাই। আমি যতদূর কলম্যান ফিল্টার বুঝতে পেরেছি, এটি আমার যা প্রয়োজন …

12 python  kalman-filter  smoothing 

আমি এন = 250 ফার্ম এবং টি = 50 মাসের সাথে প্যানেল ডেটাসেট থেকে অনুমান পরামিতিগুলির জন্য আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানগুলি অনুমান করতে বুটস্ট্র্যাপিং ব্যবহার করতে চাই। কলম্যান ফিল্টারিং এবং জটিল ননলাইনার অনুমানের কারণে পরামিতিগুলির অনুমান গণনামূলকভাবে ব্যয়বহুল (গণনার কয়েক দিন)। সুতরাং আসল নমুনা থেকে এম = এন = 250 ফার্মগুলির নমুনা …

12 confidence-interval  bootstrap  nonlinear-regression  kalman-filter 

কালম্যান ফিল্টারগুলি কীভাবে টাইম সিরিজের ডেটা হারিয়ে যাওয়া মানগুলিকে বোঝাতে ব্যবহৃত হতে পারে তাতে আমি আগ্রহী। টানা কিছু সময় পয়েন্ট অনুপস্থিত থাকলে এটিও কি কার্যকর? আমি এই বিষয়টিতে খুব বেশি খুঁজে পাচ্ছি না। কোন ব্যাখ্যা, মন্তব্য এবং লিঙ্ক স্বাগত এবং প্রশংসা করা হয়!

12 data-imputation  kalman-filter 

আমি কলমান ফিল্টারটি খুব স্ট্যান্ডার্ড উপায়ে ব্যবহার করছি। সিস্টেম রাষ্ট্র সমীকরণ দ্বারা প্রতিনিধিত্ব করা হয় এবং পর্যবেক্ষণ সমীকরণ ।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} পাঠ্যপুস্তকগুলি শিখিয়েছে যে কলম্যান ফিল্টার প্রয়োগ করার পরে এবং "এক-পদক্ষেপের পূর্বাভাস" (বা "ফিল্টার করা প্রাক্কলন") পাওয়ার পরে, আমাদের সেগুলি সম্ভাবনা ফাংশন গণনা করার জন্য ব্যবহার করা উচিত: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\} আমার প্রশ্ন: …

11 likelihood  kalman-filter 

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) \\ &+ \epsilon_t + \theta_1\epsilon_{t-1} + ... + \theta_{r-1}\epsilon_{t-r+1}. \end{aligned} ξt+1=⎡⎣⎢⎢⎢⎢ϕ11⋮0ϕ20⋮0…………ϕr−1001ϕr000⎤⎦⎥⎥⎥⎥ξt+⎡⎣⎢⎢⎢⎢ϵt+10⋮0⎤⎦⎥⎥⎥⎥ξt+1=[ϕ1ϕ2…ϕr−1ϕr10…00⋮⋮…0000…10]ξt+[ϵt+10⋮0] \xi_{t+1} = \begin{bmatrix} \phi_1 & \phi_2 & \dots & \phi_{r-1} & \phi_r \\ 1 & 0 & \dots & 0 & 0 …

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

একটি এআরএমএ মডেলকে রাজ্য-স্থান-মডেল হিসাবে প্রকাশ করার এবং কলম্যান ফিল্টার ব্যবহার করে পূর্বাভাস দেওয়ার কী কী সুবিধা রয়েছে? এই পদ্ধতিটি উদাহরণস্বরূপ পাইথন-স্ট্যাটাস মডেলগুলির সারিম্যাক্স প্রয়োগে ব্যবহৃত হয়: https://github.com/statsmodels/statsmodels/tree/master/statsmodels/tsa/statespace

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

রাজ্য স্পেস মডেলগুলিতে কালম্যান ফিল্টার ব্যবহারে জড়িত পদক্ষেপগুলি কী কী? আমি বেশ কয়েকটি বিভিন্ন ফর্মুলেশন দেখেছি , তবে আমি বিশদ সম্পর্কে নিশ্চিত নই। উদাহরণস্বরূপ, কাউপারটুইট সমীকরণের এই সেটটি দিয়ে শুরু হয়: 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} যেখানে , এবং , আমাদের অজানা অনুমান এবং the পর্যবেক্ষণকৃত মান।θ0∼N(m0,C0),vt∼N(0,Vt)θ0∼N(m0,C0),vt∼N(0,Vt)\theta_{0} \sim N(m_{0}, …

10 kalman-filter  state-space-models