dse 패키지는 다변수, 선형, 시간 독립 시계열 모델을 위한 도구를 제공합니다. 여기에는 ARMA 및 상태 공간 표현과 이들 간의 변환 방법이 포함됩니다. 여기에는 시뮬레이션 방법과 여러 평가 기능도 포함됩니다. 이 패키지에는 모델 루트, 안정성 및 다양한 지평에서 예측을 보기 위한 기능이 있습니다. ARMA 모델의 구현은 일반적이므로 VAR , VRX , ARIMA , ARMAX , ARIMAX 는 특수한 경우로 간주될 수 있습니다. 상태 공간 모델로부터 칼만 필터와 평활 추정치를 도출할 수 있으며, 상태 공간 모델을 줄이는 방법을 구현한다. 소개 및 사용자 가이드는 비네트로 제공됩니다.
dse 패키지는 다변수, 선형, 시간 독립 시계열 모델을 위한 도구를 제공합니다. 여기에는 ARMA 및 상태 공간 표현과 이들 간의 변환 방법이 포함됩니다. 여기에는 시뮬레이션 방법과 여러 평가 기능도 포함됩니다. 이 패키지에는 모델 루트, 안정성 및 다양한 지평에서 예측을 보기 위한 기능이 있습니다. ARMA 모델의 구현은 일반적이므로 VAR , VRX , ARIMA , ARMAX , ARIMAX 는 특수한 경우로 간주될 수 있습니다. 상태 공간 모델로부터 칼만 필터와 평활 추정치를 도출할 수 있으며, 상태 공간 모델을 줄이는 방법을 구현한다. 소개 및 사용 설명서는 비네트로 제공됩니다.
패키지FKF : NA 가 허용되는 칼만 필터의 빠르고 유연한 구현. 완전히 C로 작성되었으며BLAS및LAPACK에 포함된 선형 대수 루틴에 전적으로 의존합니다. 필터의 속도 때문에 고차원 상태 공간 선형 모델을 큰 데이터 세트에 맞출 수 있습니다. 이 패키지에는 상태 벡터 시각화 및 그래픽 잔차 진단을 위한 그리기 기능도 포함되어 있습니다.
KFAS 패키지는 칼만 필터, 상태, 노이즈 및 시뮬레이션 평활화, 상태 공간 모델 예측 및 시뮬레이션의 기능을 제공합니다. 모든 함수는 초기 상태 벡터의 일부 또는 전체 요소의 분포를 알 수 없는 경우 정확한 확산 초기화를 사용할 수 있습니다. 필터링, 상태 평활화 및 시뮬레이션 기능은 표준 접근 방식보다 빠른 순차 처리 알고리즘을 사용하며 예측 오류 분산 매트릭스 기능도 가능합니다. KFAS 는 또한 가족의 지수 상태 공간 모델의 가능성을 계산하는 함수와 가족의 상태 공간에서 지수 모델의 상태를 평활화하는 함수를 포함합니다.
그러나 어떤 패키지가 있는지 전혀 알지 못합니다. 일반적으로 원하는 모든 것을 구축할 수 있는 보편적인 Simulink가 있습니다. 그러나 단일 패키지가 뇌를 대체할 수 없으며 칼만 필터 에 포함할 제어 매트릭스가 알려주지 않으며 모델의 블록 다이어그램을 합성하지도 않습니다.
나는 내 의견을 지지할 것이다.
글쎄, 그것은 당신에게 달려 있습니다. 나는 내 자신의 입장을 고수한다. 비록 알려지지 않았더라도 이러한 행동에 결정적인 역할을 하는 외부 영향을 고려하지 않고 개방형 시스템의 행동을 모델링하는 것은 잘못된 것이다.
관심이 있는 내 계획은 이미 복사되어 삭제됩니다.
글쎄, 그것은 당신에게 달려 있습니다. 나는 내 자신의 입장을 고수한다. 비록 알려지지 않았더라도 이러한 행동에 결정적인 역할을 하는 외부 영향을 고려하지 않고 개방형 시스템의 행동을 모델링하는 것은 잘못된 것이다.
관심이 있는 내 계획은 이미 복사되어 삭제됩니다.
제시된 계획의 메커니즘을 오해하고 있습니다. 외부 영향은 시스템의 반응 형태로 간접적으로 존재합니다. 어쨌든...
3) 성형 시스템의 존재에 대해 이러한 가정을 하고 모델 구성 작업을 설정합니다.
이 경우 모델 y 의 출력은 프로세스 y 와 x 의 근접성에 대해 선택된 기준을 고려하여 실제 데이터 x 와 일치해야 합니다.
내가 이해하는 한 다른 측면에서 이 계획을 살펴보겠습니다.
x(t) - 우리가 관찰하고 동시에 측정할 수 있는 인용문
y(t)는 계산 중인 일부 프로세스입니다. 더 자세히 설명하자면 관찰되지 않는 것이 기본입니다. 내 용어로 이것은 관찰된 프로세스의 상태입니다 .
x(t) = y(t) + d(t) + nu(t)
어디:
d(t) - 결정적 입력(오프셋)
nu(t) - 나머지와 독립적인 임의 프로세스 - 간섭(잡음)
비슷한 방식으로 시스템 상태를 작성합니다.
y(t) = c(t) + y(t-1) + 세타(t)
어디
c(t) - 결정적 상태 오프셋
y(t-1) - 이전 상태 값
ta(t) - 나머지와 독립적인 임의 프로세스 - 간섭(잡음)
나는 시간 t에서 우리가 관찰한 과정(따옴표)이 실제로 이전 상태 x(t-1), 즉 시스템 상태의 예측을 기반으로 결정된다는 사실에 주의를 기울입니다.
설명된 체계의 이름은 구조적 시계열 , 상태 공간 모델, 동적 선형 시스템입니다.
이 모델의 수학적 중심은 계산적으로 복잡한 알고리즘인 칼만 필터입니다. 예를 들어 y(t)를 추세로 간주하여 나열된 변수를 다른 내용으로 채우면 기존 모델을 얻을 수 있습니다. 칼만 필터의 놀라운 속성으로 인해 상태 공간 모델은 해당 모델보다 우수합니다.
이 문제를 해결하기 위해 R에는 이미 만들어진 소프트웨어 패키지가 있습니다. 다음 게시물에서 그들에 대해.
dse 패키지는 다변수, 선형, 시간 독립 시계열 모델을 위한 도구를 제공합니다. 여기에는 ARMA 및 상태 공간 표현과 이들 간의 변환 방법이 포함됩니다. 여기에는 시뮬레이션 방법과 여러 평가 기능도 포함됩니다. 이 패키지에는 모델 루트, 안정성 및 다양한 지평에서 예측을 보기 위한 기능이 있습니다. ARMA 모델의 구현은 일반적이므로 VAR , VRX , ARIMA , ARMAX , ARIMAX 는 특수한 경우로 간주될 수 있습니다. 상태 공간 모델로부터 칼만 필터와 평활 추정치를 도출할 수 있으며, 상태 공간 모델을 줄이는 방법을 구현한다. 소개 및 사용자 가이드는 비네트로 제공됩니다.
dse 패키지는 다변수, 선형, 시간 독립 시계열 모델을 위한 도구를 제공합니다. 여기에는 ARMA 및 상태 공간 표현과 이들 간의 변환 방법이 포함됩니다. 여기에는 시뮬레이션 방법과 여러 평가 기능도 포함됩니다. 이 패키지에는 모델 루트, 안정성 및 다양한 지평에서 예측을 보기 위한 기능이 있습니다. ARMA 모델의 구현은 일반적이므로 VAR , VRX , ARIMA , ARMAX , ARIMAX 는 특수한 경우로 간주될 수 있습니다. 상태 공간 모델로부터 칼만 필터와 평활 추정치를 도출할 수 있으며, 상태 공간 모델을 줄이는 방법을 구현한다. 소개 및 사용 설명서는 비네트로 제공됩니다.
KFAS 패키지는 칼만 필터, 상태, 노이즈 및 시뮬레이션 평활화, 상태 공간 모델 예측 및 시뮬레이션의 기능을 제공합니다. 모든 함수는 초기 상태 벡터의 일부 또는 전체 요소의 분포를 알 수 없는 경우 정확한 확산 초기화를 사용할 수 있습니다. 필터링, 상태 평활화 및 시뮬레이션 기능은 표준 접근 방식보다 빠른 순차 처리 알고리즘을 사용하며 예측 오류 분산 매트릭스 기능도 가능합니다. KFAS 는 또한 가족의 지수 상태 공간 모델의 가능성을 계산하는 함수와 가족의 상태 공간에서 지수 모델의 상태를 평활화하는 함수를 포함합니다.
여러분, 바퀴를 재발명하지 마십시오.
그러나 어떤 패키지가 있는지 전혀 알지 못합니다. 일반적으로 원하는 모든 것을 구축할 수 있는 보편적인 Simulink가 있습니다. 그러나 단일 패키지가 뇌를 대체할 수 없으며 칼만 필터 에 포함할 제어 매트릭스가 알려주지 않으며 모델의 블록 다이어그램을 합성하지도 않습니다.
여러분, 바퀴를 재발명하지 마십시오.
일단, 플러더조차 볼 수 없는 4인 포럼의 평범한 주제.
그들이 발명하게 하십시오!
내가 결정할 때 내 자신의 무언가를 추가할 수도 있습니다. 처음부터 블록, 화살표 및 OS의 형태로 배열하는 방법을 알아낼 것입니다.