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摘要
状态空间模型(SSMs)为随机过程研究提供了一个通用框架,在被应用到诸如揭示单一经济现象背后潜藏的经济过程、手机信号识别、雷达屏幕中干扰源条件下的飞机位置检测等等具体实践中表现出了较高的应用价值.其中,马尔可夫状态空间模型在具备较高应用价值的同时,还具备良好的理论性质.再生核希尔伯特空间由于具备良好的学习性,能够适应更加广泛的规律拟合包括线性和非线性拟合,因此尝试从再生核空间中寻找一个能够拟合状态空间中状态转移规律的函数具备很好的研究意义.为了保证解的唯一性,正则化方法被添加到最优化问题中.其中,解的存在性和唯一性是探讨预测误差的前提条件,在此基础上,误差上界被给出.最后,通过机场能见度数据(全国研究生数学建模竞赛—中国学位研究生教育发展中心提供),将正规化核方法的状态空间模型和传统ARMA模型以及Kalman Filter(Kalman)模型进行进行对比,用以验证正规化核方法下状态空间模型的有效性.
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