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Wataru吉田;Kei Hirose先生

SUTSE模型中的快速同步预测及其理论性质。 （英语） Zbl 07771453号

计算。统计数据分析。 190，文章ID 107861，第22页（2024）.
摘要：研究了用看似无关的时间序列方程（SUTSE）模型预测多元时间序列的问题。SUTSE模型通常假设误差变量是相关的。一个关键问题是，由于矩阵计算量很大，特别是对于高维数据，模型估计需要大量的计算负载。为了缓解计算问题，构建了两阶段预测过程。首先，在误差变量不相关的情况下进行卡尔曼滤波；也就是说，单变量时间序列分析是单独进行的，以避免大量的矩阵计算。接下来，使用预测误差分布计算预测值。该算法比普通SUTSE模型快得多，因为不需要进行大量的矩阵计算。给出了该估计量的一些理论性质，并进行了蒙特卡罗仿真以验证该方法的有效性。通过一个公交车拥堵数据应用程序说明了所提程序的有用性。

理学硕士：

62-08 统计问题的计算方法

关键词：

卡尔曼滤波器;状态空间模型;SUTSE模型;极限卡尔曼滤波器

软件：

LBFGS-B型;玻璃制品;FKF公司;OpenBLAS（开放BLAS）
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{W.Yoshida}和\textit{K.Hirose}，计算。统计数据分析。190，文章ID 107861，22 p.（2024；Zbl 07771453）
全文： 内政部 arXiv公司

参考文献：

[1] 安东尼奥（Antoniou，Constantinos）；Yannis，George，基于国家空间的希腊宏观道路安全趋势分析和预测。Accid公司。分析。上一页。，268-276 (2013)
[2] 理查德·伯德。；吕培煌；豪尔赫·诺塞达尔；朱慈友，一种用于边界约束优化的有限内存算法。SIAM J.科学。计算。，5, 1190-1208 (1995) ·Zbl 0836.65080号
[3] Chui，Charles K。；陈冠荣，卡尔曼滤波（2017），施普林格·Zbl 1416.93001号
[4] 詹姆斯·杜宾（James Durbin）；Koopman，Siem-Jan，《状态空间方法的时间序列分析》，第38卷（2012年），牛津大学出版社：牛津大学出版社·Zbl 1270.62120号
[5] Eaton，Morris L.，《多元统计：向量空间方法》，第512卷（1983年），John Wiley&Sons公司：John Willey&Sons，Inc.纽约，美国·Zbl 0587.62097号
[6] 范建清；Li，Runze，通过非洞穴惩罚似然的变量选择及其预言性质。《美国统计协会期刊》，4561348-1360（2001）·Zbl 1073.62547号
[7] Fernández，F.Javier；安德鲁·哈维（Andrew C.Harvey），看似无关的时间序列方程和同质性测试。J.公交车。经济。统计，171-81（1990）
[8] 杰罗姆·弗里德曼；特雷弗·哈斯蒂；Tibshirani，Robert，用图形套索进行稀疏逆协方差估计。生物统计学，3432-441（2008）·Zbl 1143.62076号
[9] 高欣；Pu，Daniel Q。；吴月华；Xu，Hong，高斯图形模型惩罚似然估计的调整参数选择。统计正弦。，1123-1146 (2012) ·Zbl 06072101号
[10] Gilbert，Elmer G.，多变量控制系统中的可控性和可观测性。J.Soc.Ind.申请。数学。，A、 《控制论》，2128-151（1963）·兹伯利0143.12401
[11] 龚永顺；李志斌；张健；刘伟；郑，于，复杂地铁系统在线时空人群流量分布预测。IEEE传输。知识。数据工程（2020）
[12] Isserlis，Leon，关于任意数量变量的正态频率分布的任意阶乘积矩系数的公式。生物特征，1/2，134-139（1918）
[13] Jondhale，Satish R。；Deshpande，Rajkumar S.，使用广义回归神经网络的无线传感器网络中基于卡尔曼滤波框架的实时目标跟踪。IEEE Sens.J.，1224-233（2018年）
[14] Kalman，R.E.，线性滤波和预测问题的新方法。《基础工程杂志》，35-45（1960）
[15] Kalman，R.E.，《控制系统的一般理论》。IFAC程序。第1卷，491-502（1960）
[16] 科赫，K.R。；Yang，Y.，秩亏观测模型的鲁棒卡尔曼滤波器。J.Geod.，《地理杂志》。，7, 436-441 (1998) ·Zbl 0999.86013号
[17] 科普曼，暹粒；Durbin，James，《多元状态空间模型的快速滤波与平滑》。J.时间序列。分析。，3, 281-296 (2000) ·兹比尔0959.62081
[18] 刘，韩；约翰·拉弗蒂；Wasserman，Larry，《非规范：高维无向图的半参数估计》。J.马赫。学习。决议，10（2009年）·Zbl 1235.62035号
[19] 卢、郭；欧阳、万里；Xu，Dong；张晓云；高志勇；孙明廷，用于视频压缩伪影消除的Deep Kalman滤波网络，568-584
[20] 戴维·卢埃西（David Luethi）；Erb，Philipp；西蒙·奥齐格；丹尼尔·麦克唐纳（Daniel McDonald）；Smith，Paul，FKF：快速卡尔曼滤波器（2022），R包版本0.2.4
[21] 菲利波·莫阿罗（Filippo Moauro）；Savio，Giovanni，《使用多元结构时间序列模型的时间分解》。经济。J.，2，214-234（2005）·Zbl 1095.91047号
[22] Mohamed，A.H。；Schwarz，K.P.，INS/GPS的自适应卡尔曼滤波。J.Geod.，《地理杂志》。，4, 193-203 (1999) ·Zbl 1001.86014号
[23] 索菲·佩兰；乔治·加拉尼斯（George Galanis）；Kallos，George，通过对全球环境多尺度数值天气预测模型的后处理进行太阳能和光伏预测。掠夺。光电伏。，3, 284-296 (2013)
[24] Gideon Schwarz，估算模型的维数。Ann.Stat.，461-464（1978）·Zbl 0379.62005年
[25] 高桥，Ryo；肯塔·哈亚西；玉带三菱；福塔马塔，马萨诺里；井上俊美；松下、舒塔；石田，Shigemi；荒川，宇中；Takano、Shigeru、Itocon——实时可视化伊藤校园周围公交车站拥堵情况的系统
[26] Tusell、Fernando、R.J.Stat.Softw.中的卡尔曼滤波。，1-27 (2011)
[27] 王汉生；Leng，Chenlei，用最小二乘近似法进行统一套索估计。《美国统计协会期刊》，4791039-1048（2007）·Zbl 1306.62167号
[28] 迪特尔·威尔纳（Dieter Willner）；Chang，Chaw-Bing；Dunn，Keh-Ping，多雷达系统的卡尔曼滤波器配置（1976），马萨诸塞州理工学院列克星敦林肯实验室，技术报告
[29] 仙衣、王倩；Saar，Zhang Werner，《Openblas：一个优化的blaslibrary》（2016）
[30] 谢元昌；张云龙；叶志瑞，利用离散小波分解的卡尔曼滤波器进行短期交通量预测。计算-辅助公民。基础设施。工程师，5，326-334（2007）
[31] 袁明；Lin，Yi，高斯图形模型中的模型选择和估计。生物特征，119-35（2007）·Zbl 1142.62408号
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