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杨、伦;阿基尔·纳拉扬;王鹏

多个非线性模型的序贯数据同化及其在地下水流中的应用。 （英语） Zbl 1378.93133号

J.计算。物理学。 346, 356-368 (2017).
概述：复杂系统通常用竞争模型描述。这种对系统解释的分歧可能源于模型的保真度、数学的简单性，更普遍的是，我们对底层过程的了解有限。同时，对系统状态的可用但有限的观察可能会使预测选择更加复杂。多年来，数据同化技术，如卡尔曼滤波器，通过结合模型预测和测量，已成为改进系统估计的基本工具；但其缓解上述模型形式不确定性影响的潜力尚未开发。基于对多模型卡尔曼滤波器的早期研究，我们提出了一种新的框架，分别使用扩展卡尔曼滤波器、集合卡尔曼滤波器和粒子滤波器将非线性系统的多个模型与观测数据同化。通过地下水流的数值例子，我们证明了新的同化框架提供了有效且改进的系统行为预测。

引用于1文件

MSC公司：

93埃14 随机控制理论中的数据平滑
93E11号机组 随机控制理论中的滤波
86A05型 水文学、水文学、海洋学

关键词：

数据同化;扩展卡尔曼滤波器;集合卡尔曼滤波;颗粒过滤器;不确定性量化

软件：

VS2DT公司;合卡尔曼滤波
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{L.Yang}等人，J.Compute。物理学。346356-368（2017年；Zbl 1378.93133）
全文： DOI程序 arXiv公司

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