टाइम सीरीज़ पार्टिकल फ़िल्टर
टाइम सीरीज़ पार्टिकल फ़िल्टर एक सीक्वेंशियल मोंटे कार्लो विधि है जो एक नॉनलाइनियर, नॉन-गॉसियन स्टेट-स्पेस मॉडल की छिपी हुई स्थिति को ट्रैक करती है जैसे-जैसे नए अवलोकन एक-एक करके आते हैं। यह अव्यक्त स्थिति पर विकसित पश्च वितरण को यादृच्छिक नमूनों (कणों) के एक भारित बादल के रूप में प्रस्तुत करता है, उन्हें प्रत्येक समय चरण पर प्रसार, संभाव्यता भारण और पुनर्नमूनाकरण के माध्यम से अद्यतन करता है।
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स्रोत
- 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., de Freitas, N., & Gordon, N. (Eds.). (2001). Sequential Monte Carlo Methods in Practice. Springer. ISBN: 978-0387951461
इस पृष्ठ का उद्धरण कैसे दें
ScholarGate. (2026, June 3). Time Series Particle Filter (Sequential Monte Carlo for State-Space Models). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/bayesian/time-series-particle-filter
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