本文選題：Kalman濾波 + 精度�。� 參考：《統(tǒng)計(jì)與決策》2017年11期

【摘要】：文章研究引入時(shí)域角度的信號(hào)控制對(duì)未知數(shù)的白噪聲控制,并結(jié)合離散型Kalman濾波器的遞推,進(jìn)而獲得動(dòng)態(tài)樣本預(yù)測(cè)與真實(shí)值之間的振蕩濾波一步改進(jìn),并將增進(jìn)后的離散型Kalman濾波進(jìn)行針對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警的適用性。結(jié)果證實(shí):控制白噪聲的濾波增益可以顯著改善基于Kalman濾波的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警精度,而結(jié)合離散Kalman濾波進(jìn)行遞推樣本訓(xùn)練,有利于離散樣本向量動(dòng)態(tài)信息的精度解釋,從而提升基于改進(jìn)離散型Kalman濾波的企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警能力。
[Abstract]:This paper studies the control of the white noise with the signal control of the time domain angle, and combines the recurrence of the discrete Kalman filter, and then obtains the one step improvement of the oscillation filtering between the dynamic sample prediction and the real value, and the applicability of the improved discrete Kalman filter to the financial crisis early warning of the enterprise. The filtering gain of white noise can significantly improve the financial crisis warning accuracy based on Kalman filtering, and the discrete Kalman filter is used to train the recursive sample, which is beneficial to the precision interpretation of the discrete sample vector dynamic information, thus improving the financial crisis early warning capability based on the improved discrete Kalman filter.
【作者單位】： 西南民族大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院;河北金融學(xué)院經(jīng)濟(jì)貿(mào)易系;
【基金】：國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金一般項(xiàng)目(12BGL020) 教育部人文社會(huì)科學(xué)項(xiàng)目(15YJC630031) 西南民族大學(xué)中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)基金資助項(xiàng)目(2015SZYQN159)
【分類號(hào)】：F275

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6 駱s，

本文編號(hào)：1992250