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摘要
本文提出了一种粒子滤波器的构造方法，该方法结合了遗传算法的启发，以实现估计后验分布对模型参数变化的加速适应。具体来说，该滤波器是针对在线顺序滤波中的后续数据与基于当前时间点之前数据的后验滤波模型不匹配的情况而设计的。所考虑的例子包括参数状态转移和随机波动。该过滤器能够非常迅速地适应制度变迁，并提供了一个明确的启发式方法来区分制度变迁和随机波动性，即使该过滤器假设的模型动力学不具备这两个特征。
建议引文
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最相关的项目
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