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行政管理,算法第7期|通俗易懂解说卡尔曼滤波算法,猞猁

2019-05-03 06:27:01 投稿作者:admin 围观人数:294 评论人数:0次

功率脱衣舞娘猜测的超短期猜测是指关于未来0-4个小时的发电功率进行猜测,关于超短期猜测的准淄博人体彩绘确性要求一般高于短期猜测,并男人搞基且0-4小时的接近猜测与前期的实践发电状况相关性极高,因而将接近时间的观测数据引进算法模型,结合被黑人短期气候进行超短期的交融猜测,例如卡尔曼滤波,具有必定的使用价值。


卡尔曼滤波(Kalman Filter)是一种使用线性体系状况行政管理,算法第7期|通俗易懂阐明卡尔曼滤波算法,猞猁方程,经过体系输入观测数据,对体系状况进行最优估量的算法。因为观测数据中包含体系中的噪声和搅扰的影响,所以行政管理,算法第7期|通俗易懂阐明卡尔曼滤波算法,猞猁最优估量也可看作是滤波进程。为了愈加形象的阐明这一算法的原理,下面咱们用一个鲜活的比方来阐明。行政管理,算法第7期|通俗易懂阐明卡尔曼滤波算法,猞猁


假定咱们养了一只猪,如下图所示


一自宅警备员周前,这只猪的体重是460.5kg掺组词。留意这儿用0.5,表明对这只猪一周前的体重并不是那么确认的罗敬宇,也便是说,46kg这个体重有0.5kg的差错。


现在,咱们又养了这只猪一个星期。那么想要知道它一个星期之后多重,又大约有多少的差错?



为了得到一周后的体重,有两种办法:一是依据多年的养猪经历得到的猪体重公式推求出一个大约的值,另一个便是直接去称它的体重。当然,两种办法都有必定的被吸奶差错。假定经历公式得刘谦春晚到的体重是48kg,差错2kg;直接称体重得到的是49kg,差错1kg



可是,不管是经历公式得到zhi的值,仍是苏意严尊直接称量得到的值,都存在差错,不行准。期望有一种办法,能够一起结合这只猪一周前的体重、用经历公式估量的值以及直接称量得到的值,归纳考虑得出一个最接近猪实在体重的,差错最小竹鸡的值。这便是卡尔曼滤波要完结的使命!


现在咱们来把养猪的模型笼统成数学公式:



上图的左面,上一周的猪的体行政管理,算法第7期|通俗易懂阐明卡尔曼滤波算法,猞猁重,能够笼统为k行政管理,算法第7期|通俗易懂阐明卡尔曼滤波算法,猞猁-1时间的状况值,用k-1时间的最优估量值加上一个差错项来表明,右边同理。


其间,


这一powerpoint项表明的是估量值的协方差。这儿要阐明两点:1,上图中所有的变量都是用粗过敏性紫癜的医治体,表明这是一个向量或许一个矩阵;2,之所以用(列)向量而非一个数来表明状况值,是因为,尽管一只猪的体重能够用一个值来表明,可是在实践的使用中许多状况并不行政管理,算法第7期|通俗易懂阐明卡尔曼滤波算法,猞猁是一个菇娘图片数就能表明的(比方导弹在空间中的方位,一起有x、y、z三个坐标)。


上图中右边表明k时间的状况值,这个值能够经过猜测模块(姜志光也便是依据经历公式估量猪的体重)和纠错模块(也便是直接去称量猪的体重值)来估量。相同,猜测模块和纠错模块都有着对应的差错和差错协方差矩阵。卡尔曼滤波要做的,便是依据贝叶斯估量行政管理,算法第7期|通俗易懂阐明卡尔曼滤波算法,猞猁的相关理论,一起考虑qq拼音输入法猜测模块和纠错模块的协方差,对差错小的项赋予较大的权重啊好紧,对误猪大肠怎样清洗差大的项赋予较小的权重,并使猜测的差错最小。



详细的完成进程如下:




the end
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