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该文主要研究多变量贝叶斯动态线性模型的递推算法.文中首先对多变量贝叶斯动态线性模型的定义,递推修正,模型叠加等内容进行简单回顾,同时给出了传统多元回归模型和多元ARMA模型的DLM形式,并解决了误差相关时模型的处理问题.然后着重就模型递推过程中的有关问题对递推算法进行了深入的探讨.该文主要是在原有递推公式基础之上加以改进,以适应不同实际问题的需要.文中详细介绍了卡尔曼滤波算法、渐消记忆递推算法、平方根递推算法逆协文差递推算法和扫描运算下的递推公式.最后该文给出了一个双变量贝叶斯动态线性模型的应用实例.