Ansambļa Kalmana filtrs
Ansambļa Kalmana filtrs (EnKF) ir secīgs Monte Karlo datu asimilācijas algoritms, ko 1994. gadā ieviesa Geirs Evensens. Tas paplašina klasisko Kalmana filtru uz augstas dimensijas, nelineārām dinamiskām sistēmām, attēlojot prognozes kļūdu kovariāciju, izmantojot galīgu modeļa realizāciju ansambli, nevis izplatot pilnu kovariācijas matricu. Katrs ansambļa elements attīstās caur nelineāro modeli, un novērojumi tiek asimilēti, aprēķinot uz izlases balstītu Kalmana pastiprinājumu, padarot metodi aprēķinu ziņā pārvaldāmu lieliem ģeofiziskiem modeļiem.
Lasīt pilno metodes aprakstu
Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.
Metožu karte
Saistīto metožu apkaime — atlasiet mezglu, lai izpētītu.
Avoti
- Evensen, G. (1994). Sequential data assimilation with a nonlinear quasi-geostrophic model using Monte Carlo methods to forecast error statistics. Journal of Geophysical Research, 99(C5), 10143–10162. DOI: 10.1029/94JC00572 ↗
Kā citēt šo lapu
ScholarGate. (2026, June 2). Ensemble Kalman Filter (Data Assimilation). ScholarGate. https://scholargate.app/lv/data-fusion/ensemble-kalman-filter
Kura metode?
Novietojiet šo metodi blakus tās tuvākajām radniecīgajām metodēm un lasiet tās līdzās — bibliotēka noliek grāmatas uz galda; izvēle ir jūsu.
- Datu fūzijaDatu apvienošana↔ salīdzināt
- Particle Filter (Sequential Monte Carlo)Bajesa metodes↔ salīdzināt
- Valsts telpas modelis (Kalmana filtrs)Ekonometrija↔ salīdzināt
Uz to atsaucas
Pamanījāt kļūdu šajā lapā? Ziņojiet vai ierosiniet labojumu →