Robust Sequential Monte Carlo
Robust Sequential Monte Carlo (Robust SMC) extends standard particle filtering to handle outliers, heavy-tailed noise, and model misspecification in sequential data. By replacing Gaussian likelihood assumptions with heavier-tailed distributions or employing outlier-detection strategies during particle weighting, it maintains accurate state-tracking and parameter estimation even when observations deviate from the assumed model.
Registro de origem
Citações copiadas literalmente do registro de origem do método. Nenhuma verificação em nível de alegação é inferida delas.
- Ristic, B., Arulampalam, S., & Gordon, N. (2004). Beyond the Kalman Filter: Particle Filters for Tracking Applications. Artech House. · ISBN 978-1580536318
- Akyildiz, O. D., & Miguez, J. (2020). Nudging the particle filter. Statistics and Computing, 30(2), 315-336. · DOI 10.1007/s11222-019-09884-y
Alegações curadas
Alegações persistidas no livro-razão de evidências, cada uma com sua própria avaliação.
Esta visualização não inventa uma avaliação de alegação quando o livro-razão não a possui.
Métodos relacionados
Gerado a partir do grafo de métodos e mostrado como relações sugeridas por máquina — nenhuma alegação de evidência é inferida.