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普通卡尔曼滤波(KF)可以在线性系统中对目标状态做出最优估计,得到好的滤波效果。然而实际系统总是非线性的,针对非线性系统,常用的解决办法是对非线性系统进行近似线性化处理,从而将非线性问题转变成线性问题。文中分析了扩展卡尔曼(EKF)、无迹卡尔曼(UKF)和容积卡尔曼(CKF)的基本原理和各自的特点,然后将EKF、UKF和CKF进行滤波对比和分析,最后通过仿真试验证明:与EKF相比,UKF、CKF不仅保证了系统的稳定性,同时提高了估计精度。但CKF的估计均方误差值相比UKF更小,表现出了更高的精度。 相似文献
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针对企业财务危机识别问题,采用实证研究的方法,从权责发生制和收付实现制两个方面考虑企业财务危机,并以企业每股现金流量净额和每股收益同时为负来作为企业财务危机的确认标准,以中国A股1923家上市公司为样本,从14个预选指标中确定每股收益、每股现金流量净额、净资产收益率、流动比率4个强指标,应用BP_Adaboost强分类器对财务危机状况进行分类,其误差率小于5%,说明以此为财务危机确认指标是有效的。 相似文献
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