Алгоритм усвоения данных наблюдений на основе адаптивного субоптимального фильтра Калмана

В статье предлагается алгоритм оценки шумов модели по данным наблюдений с использованием вектора невязок (разности между наблюденными и спрогнозированными значениями) в процессе оценивания в процедуре фильтра Калмана.

Авторы

Климова Е.

Тэги

метеорологические наблюдения данные наблюдений алгоритмы усвоения фильтр Калмана Калмана фильтр субоптимальные алгоритмы адаптивные алгоритмы численные эксперименты модели шумы моделей наблюденные значения спрогнозированные значения вектор невязок прогнозы ошибки прогнозов атмосфера модели атмосферы

Тематические рубрики

Прикладные науки. Медицина. Технология

Предметные рубрики

В этом же номере:

Ансамбли прогнозов, К оценке изменений пожароопасной обстановки в лесах России при ожидаемом потеплении климата в XXI веке, ...

Резюме по документу**

В статье предлагается алгоритм оценки шумов модели по данным наблюдений с использованием вектора невязок (разности между наблюденными и спрогнозированными значениями) в процессе оценивания в процедуре фильтра Калмана. <...> В статье предлагается алгоритм оценки шумов модели по данным наблюдений с использованием вектора невязок (разности между наблюденными и спрогнозированными значениями) в процессе оценивания в процедуре фильтра Калмана. <...>

** - вычисляется автоматически, возможны погрешности

Похожие документы:

Похожие документы из РУАЭСТ
|
Похожие документы из Руконт

Алгоритм усвоения данных наблюдений на основе адаптивного субоптимального фильтра Калмана

Помощь:

Участники: