適応フィルタリングの再考

この論文は、MakridakisとWheelwrightが提案した適応フィルタリングと予測技術が、Kalmanフィルタを動的自己回帰モデルに適用したより正確なフィルタリング手法の近似として見ることができることを示しています。このモデルはHarrisonとStevensのモデルの特別な場合です。正しい「学習」または「トレーニング要因」はスカラー定数ではなく、データ依存の行列であることが示されています。