In this section

    AN INTERVAL KALMAN FILTER, INTERVAL EM ALGORITHM WITH APPLICATION TO WEATHER PREDICTION

    AN INTERVAL KALMAN FILTER, INTERVAL EM ALGORITHM WITH APPLICATION TO WEATHER PREDICTION. PhD thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.

    [img]
    Preview
    		 PDF
    Obaid_thesis.pdf
    Download (4MB) | Preview

    Arabic Abstract

    فلتر كالمان يعطي أفضل التقديرات لمتجه الحالة في نموذج فضاء الحالة الخطي والسلاسل الزمنية. إذا كان لدينا بيانات مرصودة لنموذج فضاء الحالة فانه يمكننا تحديد الوسائط المجهولة لهذه النماذج الرياضية باستخدام تقنية نظام التحديد وإحدى الطرق هي خوارزمية تعظيم التوقع. بعض العناصر في تلك الأنظمة مثل مصفوفات المعاملات قد تكون غير معلومة بدقة أو تتغير تدريجياً بالنسبة للزمن. إحدى الطرق لتمثيل عدم التحديد حسابياً هو تعميم نموذج فضاء الحالة إلى نموذج فضاء الحالة للفترات . هذا التعميم يتطلب تعميم المفاهيم الإحصائية بحيث تطبق على مجموعة الفترات. فلتر كالمان لايمكن تطبيقه مباشرة على نموذج فضاء الحالة للفترات لذا نحتاج إلى تقديم نموذج فلتر كالمان للفترات بحيث يتعامل مع هذا الوضع. أيضاً يمكننا تعميم خوارزمية تعظيم التوقع إلى خوارزمية تعظيم توقع للفترات لتحديد معاملات نموذج فضاء الحالة للفترات بمعلومية مجموعة من القياسات التي تكون على شكل فترات.

    English Abstract

    The Kalman filter(KF) gives the optimal estimates of the unknown state vector in time series linear stochastic state space model (SSM). If we have observed data of the state space model, we can identify the unknown parameters using system identification techniques. One way to do this is called Expectation Maximization (EM). In the system certain elements such as the coefficient matrices are not precisely known or gradually change with time. One way to take these uncertainties into account is to allow interval state space models and extend the statistical concepts to interval setting. The traditional Kalman filter technique can not be used directly when the system parameters are not precisely known or change with time. So, it is important to introduce an interval Kalman filter(IKF) to handle the current situation. Also, the interval parameters could be identified from a given record of interval measurements.

    Item Type: Thesis (PhD)
    Subjects: Math
    Department: College of Computing and Mathematics > Mathematics
    Committee Advisor: El-gebiely, Muhammed
    Committee Co-Advisor: Almutwaa, Jaafar
    Committee Members: Agarwal, Ravie and Bukahri, Ashfaq and Mustapha, Kassem
    Depositing User: Unnamed user with username g200704370
    Date Deposited: 05 Jun 2011 10:19
    Last Modified: 01 Nov 2019 15:29
    URI: http://eprints.kfupm.edu.sa/id/eprint/138443