滑坡多点监测数据综合信息的提取方法

讨论了集中式和有无反馈的分布式结构的融合算法,提出了应用多传感器目标跟踪融合技术来处理滑坡预报中多点监测问题,解决了传统滑坡预报中只能利用一个关键监测点进行预报的不足。通过实例仿真,表明该方法具有有效性和可行性。     

基于变维滤波算法的Kalman最佳平滑器在滑坡监测数据处理中的应用

本文研究如何对滑坡监测数据进行去噪.利用变维滤波算法能够很好描述滑坡变形的特性,建立了滑坡运动的数学模型,并引入变维滤波对滑坡监测数据进行降噪.为了提高滑坡预报精度,提出了一种基于变维滤波的Kalman最佳平滑算法.实例仿真结果表明利用该方法不仅预报精度高,而且也为寻找滑坡监测数据中的变点提供了新的思路.     

卡尔曼实时跟踪模型在股票价格预测中的应用

基于卡尔曼滤波的动态、实时跟踪性以及股票市场的易波动性,该文提出了将股票视为一个机动物体,其价格视为该物体的位移,其价格的变化视为该物体的速度,依据非线性物理动力学模型来描述股票价格的波动,并且利用卡尔曼滤波理论建立了一种动态的股票价格预测模型,最后给出了相应的算法.通过实例仿真,并对结果进行分析表明,本文提出的算法具有可靠、计算简便、快速等特点,模型预测精度较高,并可实现实时跟踪预测,具有一定的理论价值和实用价值.     

基于变维分形理论的卡尔曼滤波实时跟踪预测模型在股票价格预测中的应用

基于卡尔曼滤波的动态、实时性以及股票市场的分形特性,论文首创利用变维分形理论来建立关于股票市场的卡尔曼滤波状态方程和观测方程,提出了一种新的基于变维分形理论的卡尔曼滤波实时跟踪预测模型和算法。实例仿真结果分析表明,论文提出的算法具有可靠、计算简便、快速等特点,模型预测精度较高,并可实现实时跟踪预测,具有一定的理论价值和实用价值。