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将统计模型的回归系数看做状态向量，统计模型视为观测方程，利用卡尔曼滤波算法实现了统计模型的建模。该建模方法不仅便于实时处理、计算机实现、节省机时，而且由于卡尔曼滤波属于线性最小方差估计，所以相比最小二乘建模方法可望获得更高的建模精度。工程实践也验证了卡尔曼滤波回归统计模型的上述特性。
卡尔曼滤波回归统计模型及工程应用分析
【摘 要】
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将统计模型的回归系数看做状态向量，统计模型视为观测方程，利用卡尔曼滤波算法实现了统计模型的建模。该建模方法不仅便于实时处理、计算机实现、节省机时，而且由于卡尔曼滤波属
【机 构】
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西安理工大学水利水电学院
【出 处】
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水电自动化与大坝监测
【发表日期】
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2007年1期
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