Cadangan

Pelaksanaan Penaksiran Kalman Mean Mean dalam Python menggunakan PyKalman, Bokeh dan NSEPy

Pentaksiran Berasaskan Sekolah [PBS] (Jun 2019).

Anonim

Penapis Kalman adalah algoritma anggaran yang optimum untuk menganggarkan pemboleh ubah yang boleh diukur secara tidak langsung dan untuk mencari anggaran terbaik negeri dengan menggabungkan pengukuran dari pelbagai sensor dengan kehadiran bunyi.

Penapis kalman dinamakan selepas Rudolf E. Kálmán, salah seorang pemaju utama teorinya. Penapis kalman mempunyai pelbagai aplikasi dari Navigasi aeroangkasa, Robotik, Pengoptimuman Trajektori, Sistem Kawalan, Pemprosesan Isyarat, analisis siri masa dan ekonomi. Infact aplikasi penapis kalman yang pertama dibuat di pusat NASA AMES pada awal tahun 1960an semasa kajian kemungkinan kawalan navigasi circumlinear dari kapsul ruang apollo.

Penapis Kalman sesuai untuk sistem yang sentiasa berubah dan sesuai untuk membina sistem masa nyata kerana penapis kalman adalah model linear dinamik, yang dapat menyesuaikan diri dengan persekitaran yang sentiasa berubah. Kelebihan utama Penapis Kalman adalah bahawa ia adalah ramalan, adaptif juga dan dan itu benar-benar cepat kerana ia tidak menjejaki data sejarah tetapi keadaan sebelumnya.

Penapis Kalman Dijelaskan dalam Syarat Mudah

Penapis Kalman Anggaran Negeri

Penapis Kalman - Penaksir Negeri Optimal

Apabila datang kepada pelaksanaan Kalman penapis python datang sangat berguna sebagai librry PyKalman membuat kehidupan lebih mudah daripada menggali dengan bahan matematik kompleks
untuk mengira anggaran kalman.

Pelaksanaan Penaksiran Maksimum Kalman dalam Notebook IPython menggunakan PyKalman, Bokeh, NSEPy dan panda untuk plot Carta Candlestick Intraday Charts dengan Penapis Kalman

Dalam tutorial seterusnya kita akan membincangkan model statistik yang lebih menarik dan bagaimana untuk melaksanakan perkara yang sama dalam python.