Particle Filter (Sequential Monte Carlo)
Particle filter ehk järjestikune Monte Carlo algoritm, mille võtsid kasutusele Gordon, Salmond ja Smith 1993. aastal, on Bayesi filtreerimisjaotuse ligikaudne lahendus mittelineaarsete ja mittetüüp-Gaussi tõenäosusjaotusega olekumudelites. Ühe parima hinnangu jälgimise asemel hoiab see alles N kaalutud juhusliku valimi — osakese — kogumit, mis koos esindavad peidetud oleku täielikku järeltõenäosusjaotust igal ajahetkel uute vaatluste saabudes.
Loe meetodi täielikku kirjeldust
Selle osa lugemiseks logi sisse tasuta kontoga.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+25 more
Allikad
- Gordon, N. J., Salmond, D. J., & Smith, A. F. M. (1993). Novel approach to nonlinear/non-Gaussian Bayesian state estimation. IEE Proceedings F (Radar and Signal Processing), 140(2), 107–113. DOI: 10.1049/ip-f-2.1993.0015 ↗
- Doucet, A., Godsill, S. J., & Andrieu, C. (2000). On sequential Monte Carlo sampling methods for Bayesian filtering. Statistics and Computing, 10(3), 197–208. DOI: 10.1023/A:1008935410038 ↗
- Doucet, A., de Freitas, N., & Gordon, N. (Eds.). (2001). Sequential Monte Carlo Methods in Practice. Springer-Verlag. ISBN: 978-0-387-95146-1
Kuidas sellele lehele viidata
ScholarGate. (2026, June 3). Particle Filter (Sequential Monte Carlo). ScholarGate. https://scholargate.app/et/bayesian/particle-filter
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Bayes' regressioonBayesi meetodid↔ compare
- Kalmani filterBayesi meetodid↔ compare
- Markovi ahel-Monte Carlo (MCMC)Bayesi meetodid↔ compare
- Oleku ruum mudel (Kalmani filter)Ökonomeetria↔ compare
Sellele viitavad
Märkasid sellel lehel viga? Teata sellest või paku parandust →