কালমান ফিল্টার: ভবিষ্যদ্বাণী, উদ্ভাবন এবং আপডেট

প্রতিটি তারিখে ফিল্টারটি একটি রাষ্ট্রীয় অনুমান এবং একটি ত্রুটি সহভঙ্গি বহন করে, একটি মসৃণ রেখার উপর একটি বিন্দু নয়।

রৈখিকতা অতীত অবস্থা এবং ব্যাঘাতের রাষ্ট্র এবং পর্যবেক্ষণ affine ফাংশন করে তোলে. গাউসিয়ান অনুমান শর্তাধীন বন্টন গাউসিয়ান রাখে।

সেই মডেলের অধীনে শর্তসাপেক্ষ গড় হল ন্যূনতম গড়-বর্গ ত্রুটি অনুমান। এর বাইরে, পুনরাবৃত্তি কার্যকর থাকতে পারে কিন্তু একই অপ্টিম্যালিটি দাবি হারায়।

ট্রানজিশন ম্যাট্রিক্স পূর্ববর্তী রাষ্ট্রের অনুমানকে এগিয়ে নিয়ে যায়। কন্ট্রোল বা পরিচিত ইনপুট পূর্বাভাসিত গড় পরিবর্তন করতে পারে।

কোভ্যারিয়েন্স প্রক্রিয়া শব্দ দ্বারা প্রচারিত এবং বর্ধিত হয়। একটি রাষ্ট্র দ্রুত পরিবর্তন করার অনুমতি দেওয়া পর্যবেক্ষণের মধ্যে কম নিশ্চিত হয়ে যায়।

এই পূর্বাভাস কোন বর্তমান পর্যবেক্ষণ ব্যবহার করে না. আপডেট থেকে এটি আলাদা করা রিয়েল-টাইম তথ্য শৃঙ্খলাকে নিরীক্ষণযোগ্য করে তোলে।

উদ্ভাবন হল পর্যবেক্ষিত মান বিয়োগ এর পরিমাপ-সমীকরণ পূর্বাভাস। এটি এমন একটি অংশ যা পূর্ববর্তী রাষ্ট্র দ্বারা প্রত্যাশিত নয়।

এর প্রকরণ পরিমাপের শব্দের সাথে অভিক্ষিপ্ত অবস্থার অনিশ্চয়তাকে একত্রিত করে। একটি বড় কাঁচা বিস্ময় সাধারণ হতে পারে যখন সেই বৈচিত্রটি বড় হয়।

সময় জুড়ে, সঠিকভাবে নির্দিষ্ট প্রমিত উদ্ভাবনগুলি অপ্রত্যাশিত শব্দের অনুরূপ হওয়া উচিত। সিরিয়াল প্যাটার্নগুলি এমন তথ্য প্রকাশ করে যা মডেলটি শোষণ করতে ব্যর্থ হয়েছে।

লাভ একটি রাষ্ট্র সংশোধন মধ্যে নতুনত্ব মানচিত্র. যখন রাষ্ট্রের পূর্বাভাস পরিমাপের তুলনায় অনিশ্চিত হয় তখন এটি বৃদ্ধি পায়।

কোলাহলপূর্ণ পর্যবেক্ষণের সাথে, লাভটি ছোট হয় এবং ফিল্টারটি কম সরে যায়। একটি সুনির্দিষ্ট পরিমাপ সঙ্গে, বিস্ময় আরো একটি রাষ্ট্র সংশোধন হয়ে ওঠে.

লাভ সাধারণভাবে একটি নির্দিষ্ট মসৃণ পরামিতি নয়। এটি কোভেরিয়েন্স, অনুপস্থিত ডেটা এবং সময়-পরিবর্তিত সিস্টেম ম্যাট্রিক্সের সাথে বিকশিত হয়।

তথ্য পর্যবেক্ষণ করার পর, রাজ্যের সহযোদ্ধা চুক্তিবদ্ধ হয় কারণ অনিশ্চয়তার সমাধান করা হয়েছে। প্রক্রিয়া গোলমাল পরবর্তী ভবিষ্যদ্বাণীতে এটি আবার প্রসারিত করে।

সাংখ্যিকভাবে স্থিতিশীল কোভেরিয়েন্স সূত্রগুলি গুরুত্বপূর্ণ কারণ বৃত্তাকার অপ্রতিসমতা বা একটি ম্যাট্রিক্স তৈরি করতে পারে যা ধনাত্মক অর্ধনির্দিষ্ট নয়।

শুধুমাত্র ফিল্টার করা কোভেরিয়েন্সের উপর ভিত্তি করে কনফিডেন্স ব্যান্ড প্যারামিটার অনিশ্চয়তা বাদ দিতে পারে। আনুমানিক রূপান্তর এবং গোলমাল পরামিতি আরেকটি স্তর প্রবর্তন করে।

প্রাথমিক অবস্থা জানা, স্থির, আনুমানিক বা বিচ্ছুরিত হতে পারে। প্রাথমিক ফিল্টার করা মানগুলি সেই পছন্দের উপর দৃঢ়ভাবে নির্ভর করতে পারে।

ভবিষ্যদ্বাণী ত্রুটি এবং তাদের পার্থক্যগুলি অজানা পরামিতিগুলি অনুমান করতে ব্যবহৃত গাউসিয়ান সম্ভাবনা তৈরি করে। শব্দের মাত্রা শুধুমাত্র একটি দৃশ্যমান মসৃণ লাইনের জন্য টিউন করা উচিত নয়।

বিকল্প প্রারম্ভিকতা, হোল্ডআউট পূর্বাভাস এবং সীমানা অনুমান তুলনা করুন। কাছাকাছি-শূন্য বৈচিত্র্য বা একের কাছাকাছি অধ্যবসায় দুর্বল সনাক্তকরণের সংকেত দিতে পারে।

বর্ধিত কালমান ফিল্টার স্থানীয়ভাবে অরৈখিক ফাংশনগুলিকে রৈখিক করে তোলে; অগন্ধযুক্ত ফিল্টার নির্বাচিত পয়েন্ট প্রচার করে; কণা ফিল্টার একটি রাষ্ট্র বন্টন অনুকরণ.

এগুলি স্বয়ংক্রিয়ভাবে আরও সঠিক নয়। শক্তিশালী অরৈখিকতা, নন-গাউসিয়ান লেজ, বা মাল্টিমোডাল অবস্থার জন্য পদ্ধতি-নির্দিষ্ট ডায়াগনস্টিকস প্রয়োজন।

বাজারের প্রতিটি অবস্থার মধ্য দিয়ে একটি রৈখিক গাউসিয়ান রিকারশনকে বাধ্য করার চেয়ে বহিরাগত-শক্তিশালী পর্যবেক্ষণ মডেল এবং শাসনের পরিবর্তনগুলি আরও উপযুক্ত হতে পারে।

একটি ফিল্টার কোলাহলপূর্ণ উদ্ধৃতি, সময়-পরিবর্তনশীল বিটা, সুপ্ত ফলন-বক্ররেখার কারণ বা পরিবর্তনশীল হেজ অনুপাত থেকে একটি কার্যকর মূল্য অনুমান করতে পারে।

অনুমানটি মডেল এবং পরামিতিগুলির উপর শর্তাধীন। এটি আগামীকালের প্রত্যাবর্তন প্রকাশ করে না কারণ এটি ভবিষ্যদ্বাণী শব্দটি ব্যবহার করে।

প্রতিটি তারিখে প্রকৃতপক্ষে উপলব্ধ তথ্য ব্যবহার করে এক-ধাপে উদ্ভাবন, রোলিং পূর্বাভাস, রাষ্ট্রীয় সংশোধন, টার্নওভার এবং লেনদেনের খরচ মূল্যায়ন করুন।