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集合卡尔曼滤波算法源代码
资料介绍
集合卡尔曼滤波算法是一种克服了卡尔曼滤波仅限于处理线性问题的弱点，不在需要切线性模型和伴随模式，而且解决了KF方法在计算预报误差协方差时对计算资源需求量过大的问题。集合数据同化不仅给出最优估计的分析结果，还给出结果的置信估计区间。
通过模型向前积分，与新的观测数据进行整合,得到一组分析场集合，通过卡尔曼滤波方程来更新集合;更新后的集合作为下一个时刻的背景场,继续向前作短期预报，与下一个时刻的新观测数据同化，以此类推，循环到最后。集合卡尔曼滤波算法(EnKF)不仅克服了卡尔曼滤波仅限于处理线性问题的弱点，而且解决了KF方法在计算预报误差协方差时对计算资源需求量过大的问题。
部分文件列表
| 文件名 | 文件大小 | 修改时间 |
| experiment24/assimilation.cfg | 1KB | 2017-07-31 17:54:14 |
| experiment24/config.cfg | 1KB | 2017-07-31 17:54:14 |
| experiment24/observation.mat | 1KB | 2017-07-31 17:54:14 |
| experiment24/prediction.cfg | 1KB | 2017-07-31 17:54:14 |
| experiment24/results.gif | 270KB | 2017-07-31 17:54:14 |
| experiment24/RiverSection.dat | 1KB | 2017-07-31 17:54:14 |
| experiment26/assimilation.cfg | 1KB | 2017-07-31 17:54:14 |
| experiment26/config.cfg | 1KB | 2017-07-31 17:54:14 |
| experiment26/exp26.mat | 2KB | 2017-07-31 17:54:14 |
| experiment26/observation.mat | 1KB | 2017-07-31 17:54:14 |
| experiment26/prediction.cfg | 1KB | 2017-07-31 17:54:14 |
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