Метод усвоения данных наблюдений, основанный на ансамблевом p-алгоритме

Е. Г. Климова

Практическая реализация алгоритма усвоения данных, основанного на фильтре Калмана, в полной постановке для современных прогностических моделей невозможна из-за высокой размерности возникающих при этом систем уравнений и нелинейности прогнозируемых процессов. Основным направлением в реализации фильтра Калмана является ансамблевый подход. Если случайные ошибки прогноза обладают свойством эргодичности, то можно рассмотреть алгоритм, альтернативный ансамблевому фильтру Калмана, при котором вероятностное осреднение заменено на осреднение по времени. На этом основан p-алгоритм. В данной работе предложено обобщение p-алгоритма, основанное на применении ансамблевого подхода. Алгоритм легко реализуется, однако вопросы его применимости в задачах усвоения данных, сходимости алгоритма и связи его с алгоритмом фильтра Калмана требуют своего изучения. Исследована применимость в задаче усвоения данных ансамблевого p-алгоритма на примере простого одномерного уравнения адвекции. Использование уравнения позволяет сравнить классический алгоритм фильтра Калмана с разными практическими подходами к его реализации.

Joomla templates by a4joomla