时间序列预测与粒子滤波,我能做什么?

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我´试图使用粒子滤波实现时间序列预测。
附加的文件是我工作。
1)粒子滤波预测。csv文件有两个coluns,施信息。
列索引,sequencial occurrencies数量(1 - 2419)
和列结果,每个索引occurrency的价值。
2)Projeto_ParticleFilter_forecasting Mathlab代码文件。

接受的答案

雷莫Pillat
雷莫Pillat 2022年1月27日
嗨,怎么办呢,
我不完全确定的源数据或你的最终目标,但我注意到代码中的几件事:
  • 你只是使用10粒子,这是一个相当小的数字。考虑增加。粒子滤波是擅长近似非高斯概率分布,但它需要一个良好的粒子数。否则,你可能会看到粒子饥饿。
  • 预测的粒子滤波器使用StateTransitionFcn函数处理中指定stateEstimatorPF对象。默认情况下,这个只会分散粒子基于为正态分布。你可能想要设置StateTransitionFcn一些更有用的数据的功能。例如,如果您的数据捕获车辆从一个恒定速度,您可以使用一个恒定的速度状态转换(constvel)。不存在放之四海而皆准的方法。
希望这个有帮助。
谢谢,
雷莫
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