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| 基于卡尔曼滤波的MGM-多维AR(p)模型的构建及其应用 | |
| 作者姓名： | 熊萍萍 檀成伟 闫书丽 姚天祥 |
| 摘 要： | 由于受到外界不确定性因素的干扰,导致实际数据偏离模拟的趋势,使得灰色多变量MGM(1,m)模型预测效果不佳,而多维平稳序列自回归模型(AR(p))能够有效反应具体数据与整体趋势之间产生的偏差,从而可以掌握外界环境对目标数据发展趋势带来的影响.由此文章首先利用卡尔曼滤波对给定的小样本数据做平滑处理,消除数据观测时产生的噪... |
| 关 键 词： | 卡尔曼滤波 MGM(1,m)模型 多维AR(p) 组合模型 MGM-多维AR(p)模型 |