李显，谢江琼，王治国，沈晓静

四川大学数学学院, 成都 610064

出版日期:2020-04-25发布日期:2020-05-30

Time-Varying Gaussian Process Assume Density Filter Algorithm

LI Xian, XIE Jiangqiong ,WANG Zhiguo ,SHEN Xiaojing

School of Mathematics, Sichuan University, Chengdu 610064

Online:2020-04-25Published:2020-05-30







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高斯过程是一种有效的数据驱动建模方法, 已应用于解决时不变动态系统的状态估计问题. 为了提升高斯过程动态系统的自适应能力, 文章对参数时变的高斯过程动态系统, 通过粒子滤波算法实时更新参数, 将更新后的参数代入到高 斯过程假设密度滤波算法得到时变高斯过程假设密度滤波算法. 数值例子结果表明时变高斯过程假设密度算法的有效性.

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