Secvențial Monte Carlo pentru Serii de Timp
Secvențial Monte Carlo (SMC) pentru serii de timp, denumit în mod obișnuit filtru de particule, este o metodă de simulare bayesiană care urmărește starea ascunsă a unui sistem dinamic pe măsură ce observațiile sosesc una câte una. Un nor de eșantioane aleatoare ponderate — particule — este propagat înainte prin dinamica sistemului, reponderat în funcție de cât de bine explică fiecare particulă noua observație și eșantionat periodic pentru a menține reprezentarea concentrată pe stări plauzibile.
Citește metoda completă
Autentifică-te cu un cont gratuit pentru a citi această secțiune.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Surse
- 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
Cum se citează această pagină
ScholarGate. (2026, June 3). Sequential Monte Carlo Methods for Time Series. ScholarGate. https://scholargate.app/ro/bayesian/time-series-sequential-monte-carlo
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.
- Rețea bayesiană dinamicăBayesian↔ compare
- Eșantionarea GibbsBayesian↔ compare
- Filtru KalmanBayesian↔ compare
- Filtrul particulelor (Monte Carlo secvențial)Bayesian↔ compare
- Monte Carlo SecvențialBayesian↔ compare
Ai observat o problemă pe această pagină? Raportează sau sugerează o corectură →