随机微分方程中的联合最大后验状态路径与参数估计
统计理论
2017-04-07 v1 统计理论
摘要
在本文中，我们介绍了针对由随机微分方程（SDEs）描述的连续时间系统的联合最大后验状态路径与参数估计器（JME）。该估计器可应用于具有离散时间（采样）测量和广泛测量分布的非线性系统。我们还表明，最小能量状态路径与参数估计器（MEE）获得了联合最大后验噪声路径、初始条件和参数。这些估计器在模拟实验中得到演示，并与使用无迹卡尔曼滤波和平滑的预测误差法（PEM）进行比较。实验表明，MEE 对于漂移函数的阻尼参数有偏。此外，为了在存在离群点情况下的鲁棒估计，JME 获得比 PEM 更低的状态估计误差。
引用
@article{arxiv.1704.01670,
title = {Joint Maximum a Posteriori State Path and Parameter Estimation in Stochastic Differential Equations},
author = {Dimas Abreu Archanjo Dutra and Bruno Otávio Soares Teixeira and Luis Antonio Aguirre},
journal= {arXiv preprint arXiv:1704.01670},
year = {2017}
}