Memperbaiki data dengan menggunakan filter Kalman

1. Apa itu Kalman Smoothing?
2. Mengapa menggunakan Kalman lebih halus?
3. Dapatkah Anda menjelaskan cara menggunakan filter Kalman untuk peramalan deret waktu?
4. Mengapa filter Kalman lebih baik?

Apa itu Kalman Smoothing?

Filter Kalman dan lebih halus adalah seperangkat persamaan yang secara efisien menghitung distribusi posterior pada keadaan laten model ruang keadaan linier yang diberikan beberapa data yang diamati. Persamaan Kalman tidak melakukan pembelajaran apa pun.

Mengapa menggunakan Kalman lebih halus?

Alasan bagus untuk smoothing Kalman adalah: Kalman lebih halus memberikan imputasi yang sangat baik (i.e. nilai yang diperhitungkan) untuk nilai yang hilang dalam seri waktu Anda. Kalman lebih halus memberikan perkiraan yang sangat baik dari vektor negara bagian dalam periode historis.

Dapatkah Anda menjelaskan cara menggunakan filter Kalman untuk peramalan deret waktu?

Algoritma filter Kalman menggunakan serangkaian pengukuran yang diamati dari waktu ke waktu, mengandung kebisingan dan ketidakakuratan lainnya, dan menghasilkan perkiraan variabel yang tidak diketahui. Perkiraan ini cenderung lebih akurat daripada yang didasarkan pada pengukuran tunggal saja.

Mengapa filter Kalman lebih baik?

Filter Kalman digunakan untuk secara optimal memperkirakan variabel minat ketika mereka tidak dapat diukur secara langsung, tetapi pengukuran tidak langsung tersedia. Mereka juga digunakan untuk menemukan perkiraan negara terbaik dengan menggabungkan pengukuran dari berbagai sensor di hadapan kebisingan.