基于小波理論word版-資料下載頁
2025-01-16 07:38本頁面
【正文】 其和Kalman濾波理論比對(duì),可得交通流預(yù)測(cè)模型如下:X(t) = F(t)X(t\) + u(t\) (44)Y39。{T + T) = C{T)X{r) + Mit) (45)其中,Z(r)為狀態(tài)向量,。r39。(r + r)為觀測(cè)向量,C(r)為觀測(cè)矩陣,F(r)為狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣。應(yīng)用kalman濾波理論對(duì)其進(jìn)行交通流預(yù)測(cè),預(yù)測(cè)步驟如下(7】:?？柭鼮V波方程里面的狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣F(1,0)初始值設(shè)置為單位矩陣/ ,維數(shù)為3x3 。過程噪聲相關(guān)矩陣的初始值:在matlab仿真軟件中,采用隨機(jī)函數(shù)和協(xié)方差函數(shù)求解。Q,(i)^cow(randni3,l))。測(cè)量噪聲相關(guān)矩陣的初始值:在matlab仿真軟件中,采用隨機(jī)函數(shù)m?6/A7(U)求解。在本文中,采用的觀測(cè)數(shù)據(jù)為一維時(shí)間序列,所以02(0 = randn(l,\)。狀態(tài)向量預(yù)測(cè)估計(jì)的初始值y(i,o) = [o],它的誤差自相關(guān)矩陣為零矩陣。狀態(tài)向量濾波估計(jì)初始值y(U) = [0],它的誤差自相關(guān)矩陣為零矩陣。[21]。1) 設(shè)定遞推循環(huán)變量/,遞推次數(shù)為預(yù)測(cè)長度。2) 觀測(cè)矩陣更新:C = [Yreal(i),Yreal(i 1), Yreal(i 2)]對(duì)卡爾曼濾波增益進(jìn)行計(jì)算:G(/) = F(/+i,/)/:o39。,/i)c(/)ir39。(/)。3) 計(jì)算信息誤差矩陣::^(/) = _K/)C(/)F(/,/ — l)A^(/|/l)。4) 39。. = 1時(shí),X(1,1)=X(1)。/ 1時(shí),X(i,i) = F(i,i \)X(i 1,/1) + G(/)XOi = 1時(shí),1(1,0)誤差相關(guān)矩陣/^1,0) = [0]。K(i + \,i) = F(i +1, i)K{i)F (/ +1, /■) + a (05) 計(jì)算/+ 1時(shí)刻狀態(tài)向量的估計(jì)值1(/ + 1,/) = F(/ + 1,/)X(/,/)6) 根據(jù)狀態(tài)預(yù)估計(jì)值計(jì)算觀測(cè)值的預(yù)測(cè)估計(jì)值J/ + l,0 = C(0^(/ + l,0,根據(jù)狀態(tài)濾波估計(jì)值計(jì)算觀測(cè)值的濾波估計(jì)_y(/,0 = C{i)X{U)。7) 循環(huán)變量遞增1,重復(fù)上述3至7步驟,直至循環(huán)變量等于預(yù)測(cè)長度。
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