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2006 | OriginalPaper | Buchkapitel

Applying REC Analysis to Ensembles of Sigma-Point Kalman Filters

verfasst von : Aloísio Carlos de Pina, Gerson Zaverucha

Erschienen in: Artificial Neural Networks – ICANN 2006

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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The Sigma-Point Kalman Filters (SPKF) is a family of filters that achieve very good performance when applied to time series. Currently most researches involving time series forecasting use the Sigma-Point Kalman Filters, however they do not use an ensemble of them, which could achieve a better performance. The REC analysis is a powerful technique for visualization and comparison of regression models. The objective of this work is to advocate the use of REC curves in order to compare the SPKF and ensembles of them and select the best model to be used.

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Metadaten
Titel
Applying REC Analysis to Ensembles of Sigma-Point Kalman Filters
verfasst von
Aloísio Carlos de Pina
Gerson Zaverucha
Copyright-Jahr
2006
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/11840930_16