基于時間序列預(yù)測的最優(yōu)估計方法研究.pdf

1、時間序列建模與預(yù)測是學(xué)術(shù)研究和工程等實(shí)際應(yīng)用中最活躍的研究課題之一，在自動控制、航空、航天、航海、通信和工業(yè)生產(chǎn)過程等方面都有著廣泛的應(yīng)用。本文對時間序列建模與預(yù)測和最優(yōu)估計算法進(jìn)行研究，將最優(yōu)估計方法及其改進(jìn)算法應(yīng)用于時間序列預(yù)測領(lǐng)域，通過最優(yōu)估計思想優(yōu)化其時間序列模型參數(shù)，達(dá)到提高時間序列預(yù)測精度的目的。
　　 本文以線性時間序列模型為依托，在對卡爾曼濾波遞推參數(shù)估計方法進(jìn)行研究的基礎(chǔ)上，探討了改進(jìn)卡爾曼濾波的時間序列預(yù)測模

2、型參數(shù)實(shí)時更新算法，包括擴(kuò)展卡爾曼濾波(EKF)的時間序列模型參數(shù)更新方法、無味卡爾曼濾波(UKF)的時間序列模型參數(shù)更新方法，并通過實(shí)驗(yàn)對其提高精度的有效性進(jìn)行了驗(yàn)證。
　　 本文采用粒子濾波技術(shù)對時間序列預(yù)測線性模型進(jìn)行參數(shù)估計。首先對時間序列進(jìn)行初步建模，將獲得的參數(shù)作為粒子，對粒子加以一定的擾動，形成粒子集，依據(jù)觀測值對模型參數(shù)進(jìn)行狀態(tài)轉(zhuǎn)移，根據(jù)觀測值和真實(shí)值的偏差獲得粒子權(quán)重，從而得出逼近最優(yōu)估計的狀態(tài)轉(zhuǎn)移模型參數(shù)。同