Пред.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 288 289 290 291 292 293 294 295 296 297 298 299 300 301 302 303 304 305 306 307 308 309 310 311 312 313 314 315 316 317 318 319 320 321 322 323 324 325 326 327 328 329 330 331 332 333 334 335 336 337 338 339 340 341 342 343 344 345 346 347 348 349 350 351 352 353 354 355 356 357 358 359 360 361 362 363 364 365 366 367 368 369 370 371 372 373 374 375 376 377 378 379 380 381 382 383 384 385 386 387 388 389 390 391 392 393 394 395 396 397 398 399 400 401 402 403 404 405 406 407 408 409 410 411 412 413 414 415 416 417 418 419 420 421 422 423 424 425 426 427 428 429 430 431 432 433 434 435 436 437 438 439 440 441 442 443 444 445 446 447 448 449 450 451 452 453 454 455 456 457 458 459 460 461 462 463 464 465 466 467 468 469 470 471 472 473 474 475 476 477 478 479 480 481 482 483 484 485 486 487 488 489 490 491 492 493 494 495 496 497 498 499 500 501 502 503 504 505 506 507 508 509 510 511 512 След.
Макеты страниц
Распознанный текст, спецсимволы и формулы могут содержать ошибки, поэтому с корректным вариантом рекомендуем ознакомиться на отсканированных изображениях учебника выше Также, советуем воспользоваться поиском по сайту, мы уверены, что вы сможете найти больше информации по нужной Вам тематике ДЛЯ СТУДЕНТОВ И ШКОЛЬНИКОВ ЕСТЬ
ZADANIA.TO
20.7. ПРИМЕНЕНИЯ20.7.1. ПРИМЕНЕНИЕ ДИСКРЕТНОГО ЛИНЕЙНОГО ФИЛЬТРА КАЛМАНАа) Введение. В дальнейшем изложении предполагается, что структура и параметры модели априори неизвестны, поэтому применяются методы идентификации и оценивания дискретных линейных моделей в фазовом пространстве, описанные в разделах 20.6.2 и 20.6.3. Наша цель состоит в построении модели, пригодной для прогноза водного расхода в реке в зависимости от осадков в реальном времени. Как отмечалось в разделе 20.6.1, величина водного расхода нелинейно зависит от уровня осадков, главным образом вследствие того, что речной бассейн по разному реагирует на осадки в зависимости от состояния «увлажненности». Тем не менее оказывается, что кусочно-линейный подход во многих случаях позволяет получить удовлетворительные результаты. Он может быть применен путем разложения исходной последовательности осадков на две или более входные последовательности, каждая из которых характеризует «отклик» бассейна при различных состояниях увлажненности [см. Todini and Wallis (1977), (1978)]. Таким образом, хотя отклик на величину осадков в результирующей модели будет нелинейным, проблема оценивания остается линейной. В приведенном примере были доступны ежедневные данные об осадках и водном расходе за период с 1 октября 1962 г. по 31 марта 1970 г. для Хиллсборо-Ривер около Зефирвилла, штат Флорида. Заранее были идентифицированы три входные последовательности осадков, каждая из которых, как было указано, отвечала различным условиям в бассейне реки. Рассматриваемая модель имеет вид
где
где
б) Идентификация и оценивание параметров. Модель в фазовом пространстве для осадков. Первый шаг состоит в «отбеливании» входного процесса. Это может быть сделано путем подгонки авторегрессионной модели высокого порядка
Вычисление ковариаций для
которые могут быть решены относительно
опирающемся на соотношения (20.6.27). Структура подходящей модели в фазовом пространстве для трех последовательностей осадков находится при помощи канонического корреляционного анализа с последовательностью
Строки
Значения элементов
Модель в фазовом пространстве, связывающая расход воды в реке с осадками. Идентифицируем модель, связывающую речной поток и осадки. Она имеет структуру, описываемую уравнениями (20.7.5) и (20.7.6). Сначала подгоним модель импульсного отклика высокого порядка
с использованием значений а, полученных из соотношения (20.7.11). При этом каждое из Таблица 20.7.1. Параметры импульсного отклика для входных последовательностей
Модель импульсного отклика для
требуется, чтобы оценить матрицу
В нашем примере вектор будущих наблюдений состоял последовательно из Идентифицированная модель, связывающая расход воды и осадки задается матрицами
Оценивание параметров с исключением тех из них, которые близки к нулю, проведенное с помощью указанных матриц, взятых в качестве начального приближения, дает окончательный вид модели:
Модели для осадков [см. (20.7.3) и (20.7.4)] и для расхода воды при заданных осадках [см. (20.7.5) и (20.7.6)] могут быть объединены в одну общую модель в фазовом пространстве для осадков и расхода. Легко проверить, что они имеют вид
(кликните для просмотра скана)
Рис. 20.7.2. Автокорреляционная функция ошибок одношагового прогноза за период с 1 октября 1962 г. по 31 марта 1970 г. для Хиллсборо-Ривер [Cooper and
Структура объединенной модели такова, что будущие значения осадков не зависят от прошлых значений расхода воды, однако фильтр Калмана оперирует как со значениями осадков, так и со значениями расхода. в) Результаты. Описанная выше модель применялась к данным по Хиллсборо-Ривер [см. раздел 20.7.1, п. а)], а ее качество оценивалось путем сравнения наблюдаемого поведения обновления с ожиданием при оптимальных условиях. Рис. 20.7.1, а) показывает количество выпавших за день осадков за период с 21 июля по 29 сентября 1964 г., а рис. 20.7.1, б) — наблюдаемые и прогнозируемые (на один шаг вперед) значения водного расхода реки за тот же период. Выборочные автокорреляции обновления за полный период с 1 октября 1962 г. по 31 марта 1970 г. приведены на рис. 20.7.2 вместе с границами для их удвоенных стандартных отклонений. Из вида автокорреляций для обновлений ясно, что модель является адекватной. Этого следовало ожидать, поскольку модель сконструирована с учетом моментов второго порядка на исследуемом периоде. Однако более детальное исследование обновлений (например, изучение рис. 20.7.1, б)) показывает, что модель может давать не очень хорошее описание в периоды сильных дождей, которые как раз и представляют наибольший интерес. А именно имеет место занижение прогноза на восходящей ветви, т. е. когда интенсивность потока растет, и занижение прогноза, когда пик интенсивности потока пройден. Эти особенности не выявляются при исследовании автокорреляции. Они возникают в силу типа выбранной модели, которая в принципе не в состоянии отражать некоторые из характеристик связи между расходом воды и осадками; кроме того, спорны и предположения относительно характеристик шума. Этот аспект обсуждается в разделе 20.7.2.
|
1 |
Оглавление
|