Autoregressive Model with Partial Forgetting within Rao-Blackwellized Particle Filter

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985556%3A_____%2F12%3A00370444" target="_blank" >RIV/67985556:_____/12:00370444 - isvavai.cz</a>

Nalezeny alternativní kódy

RIV/68407700:21260/12:00187538

Výsledek na webu

<a href="http://dx.doi.org/10.1080/03610918.2011.598992" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1080/03610918.2011.598992</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1080/03610918.2011.598992" target="_blank" >10.1080/03610918.2011.598992</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Autoregressive Model with Partial Forgetting within Rao-Blackwellized Particle Filter

Popis výsledku v původním jazyce

The authors are concerned with Bayesian identification and prediction of a nonlinear discrete stochastic process. The fact that a nonlinear process can be approximated by a piecewise linear function advocates the use of adaptive linear models. They propose a linear regression model within Rao-Blackwellized particle filter. The parameters of the linear model are adaptively estimated using a finite mixture, where the weights of components are tuned with a particle filter. The mixture reflects a priori given hypotheses on different scenarios of (expected) parameters' evolution.

Název v anglickém jazyce

Autoregressive Model with Partial Forgetting within Rao-Blackwellized Particle Filter

Popis výsledku anglicky

The authors are concerned with Bayesian identification and prediction of a nonlinear discrete stochastic process. The fact that a nonlinear process can be approximated by a piecewise linear function advocates the use of adaptive linear models. They propose a linear regression model within Rao-Blackwellized particle filter. The parameters of the linear model are adaptively estimated using a finite mixture, where the weights of components are tuned with a particle filter. The mixture reflects a priori given hypotheses on different scenarios of (expected) parameters' evolution.

Druh

J_x - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)

CEP obor

BB - Aplikovaná statistika, operační výzkum

OECD FORD obor

—

Projekt

Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.

Návaznosti

Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Rok uplatnění

2012

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název periodika

Communications in Statistics - Simulation and Computation and Communications in Statistics Part B - Simulation and Computation

ISSN

0361-0918

e-ISSN

—

Svazek periodika

41

Číslo periodika v rámci svazku

5

Stát vydavatele periodika

GB - Spojené království Velké Británie a Severního Irska

Počet stran výsledku

8

Strana od-do

582-589

Kód UT WoS článku

000301342800002

EID výsledku v databázi Scopus

—