基于卡爾曼濾波的MGM-多維AR(p)模型的構(gòu)建及其應(yīng)用

摘要： 由于受到外界不確定性因素的干擾,導(dǎo)致實(shí)際數(shù)據(jù)偏離模擬的趨勢(shì),使得灰色多變量MGM(1,m)模型預(yù)測(cè)效果不佳,而多維平穩(wěn)序列自回歸模型(AR(p))能夠有效反應(yīng)具體數(shù)據(jù)與整體趨勢(shì)之間產(chǎn)生的偏差,從而可以掌握外界環(huán)境對(duì)目標(biāo)數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢(shì)帶來(lái)的影響.由此文章首先利用卡爾曼濾波對(duì)給定的小樣本數(shù)據(jù)做平滑處理,消除數(shù)據(jù)觀測(cè)時(shí)產(chǎn)生的噪聲誤差,然后根據(jù)MGM(1,m)模型對(duì)處理后的數(shù)據(jù)建模,將得... （共19頁(yè)）