Ансамблевий фільтр Калмана
Ансамблевий фільтр Калмана (EnKF) — це послідовний алгоритм злиття даних Монте-Карло, представлений Ґейром Евенсеном у 1994 році. Він розширює класичний фільтр Калмана на високорозмірні, нелінійні динамічні системи, представляючи коваріацію помилки прогнозу через скінченний ансамбль реалізацій моделі, а не шляхом поширення повної коваріаційної матриці. Кожен член ансамблю еволюціонує через нелінійну модель, а спостереження зливаються шляхом обчислення коефіцієнта підсилення Калмана на основі вибірки, що робить метод обчислювально здійсненним для великих геофізичних моделей.
Читати метод повністю
Увійдіть із безкоштовним обліковим записом, щоб прочитати цей розділ.
Карта методів
Околиця споріднених методів — виберіть вузол, щоб дослідити.
Джерела
- 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 ↗
Як цитувати цю сторінку
ScholarGate. (2026, June 2). Ensemble Kalman Filter (Data Assimilation). ScholarGate. https://scholargate.app/uk/data-fusion/ensemble-kalman-filter
Який метод?
Поставте цей метод поруч із його найближчими спорідненими й читайте їх пліч-о-пліч — бібліотека викладає книги на стіл; вибір за вами.
- Злиття данихЗлиття даних↔ порівняти
- Фільтр частинок (послідовний Монте-Карло)Баєсові методи↔ порівняти
- Модель простір-стан (фільтр Калмана)Економетрика↔ порівняти
Згадується в
Помітили помилку на цій сторінці? Повідомте про неї або запропонуйте виправлення →