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根据时间序列预测的特点和要求,分析了传统时间序列预测方法的不足,提出了将卡尔曼滤波应用于时间序列预测。推导了基于卡尔曼滤波的ARMA模型参数实时更新算法,并采用功率谱密度分析方法确定预测模型的形式与阶数。最后,通过对光纤陀螺随机漂移建模进行了实证研究。
卡尔曼滤波及其在时间序列预测中的应用
【摘 要】
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根据时间序列预测的特点和要求,分析了传统时间序列预测方法的不足,提出了将卡尔曼滤波应用于时间序列预测。推导了基于卡尔曼滤波的ARMA模型参数实时更新算法,并采用功率谱
【机 构】
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空军工程大学工程学院,空军第一飞行学院
【出 处】
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仪表技术
【发表日期】
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2010年07期
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