Particle Filter (Sequential Monte Carlo)
Daļiņu filtrs, ko 1993. gadā ieviesa Gordons, Salmonds un Smits, ir secīgs Montekarlo algoritms, kas aptuveni aprēķina Bayes filtrēšanas sadalījumu nelineāriem un nediāgonaļiem stāvokļa telpas modeļiem. Tā vietā, lai sekotu vienam labākajam novērtējumam, tas uztur N svērtu nejaušu paraugu — daļiņu — kopu, kas kopīgi reprezentē slēptā stāvokļa pilno aizmugures sadalījumu katrā laika momentā, kad pienāk jauni novērojumi.
Lasīt pilno metodes aprakstu
Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+25 more
Avoti
- 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
Kā citēt šo lapu
ScholarGate. (2026, June 3). Particle Filter (Sequential Monte Carlo). ScholarGate. https://scholargate.app/lv/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.
- Beijesiskā regresijaBajesa metodes↔ compare
- Kalman FilterBajesa metodes↔ compare
- Mārkova ķēžu Montekarlo (MCMC)Bajesa metodes↔ compare
- Valsts telpas modelis (Kalmana filtrs)Ekonometrija↔ compare
Uz to atsaucas
Pamanījāt kļūdu šajā lapā? Ziņojiet vai ierosiniet labojumu →