【摘要】：將統計模型的回歸系數看做狀態向量,統計模型視為觀測方程,利用卡爾曼濾波算法實現了統計模型的建模。該建模方法不僅便于實時處理、計算機實現、節省機時,而且由于卡爾曼濾波屬于線性最小方差估計,所以相比最小二乘建模方法可望獲得更高的建模精度。工程實踐也驗證了卡爾曼濾波回歸統計模型的上述特性。
【作者單位】：
西安理工大學水利水電學院 西安理工大學水利水電學院
【關鍵詞】：
卡爾曼濾波 滲流 統計模型 最小二乘法
【分類號】：TV698.15
【DOI】：CNKI:SUN:DBGC.0.2007-01-023
【正文快照】：
0引言卡爾曼濾波是從隨機過程的觀測量中通過線性最小方差估計準則來提取所需估計值(系統的參數和狀態)的一種濾波算法,其最大特點是能夠剔除隨機干擾噪聲,從而獲得逼近真實的估計值。它把狀態空間的概念引入到隨機估計理論中,利用系統噪聲和觀測噪聲的統計特性,以系統觀測量
