MATLAB实现的卡尔曼滤波与最小二乘滤波房间温度预测系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，针对室内温度监测需求，采用卡尔曼滤波进行动态状态估计和最小二乘滤波进行静态建模。系统能够实时预测温度变化趋势并对比两种算法的性能差异，适用于环境监测和算法研究场景。

详 情 说 明

房间温度动态预测系统

项目介绍

本项目针对房间温度监测场景，实现两种经典滤波算法的对比应用。系统首先采集温度传感器的时间序列数据，通过卡尔曼滤波算法进行动态状态估计，实时预测温度变化趋势；同时采用最小二乘滤波进行静态拟合建模，对温度变化规律进行回归分析。系统支持两种算法的可视化对比、预测精度评估和残差分析，帮助用户选择最适合当前环境特性的滤波方法。

功能特性

• 双算法对比分析：集成卡尔曼滤波与最小二乘滤波两种经典算法
• 动态状态估计：基于卡尔曼滤波实现温度趋势的实时预测与更新
• 静态回归建模：通过最小二乘法建立温度变化的拟合模型
• 可视化分析：提供预测曲线对比、残差分布、置信区间等图表展示
• 精度评估：生成详细的预测误差对比分析报告
• 参数可配置：支持测量噪声、过程噪声等关键参数灵活调整

使用方法

1. 准备输入数据：准备温度传感器采集的时间序列数据（时间戳-温度值表格格式）
2. 设置算法参数：

- 传感器测量误差参数（卡尔曼滤波测量噪声协方差） - 系统过程噪声参数（卡尔曼滤波过程噪声协方差） - 温度采样间隔时间（用于状态转移矩阵构建） - 需要预测的时间范围参数

1. 运行分析程序：执行主程序开始温度预测分析
2. 查看输出结果：

- 卡尔曼滤波预测结果（状态估计值、协方差矩阵、滤波增益） - 最小二乘拟合曲线及回归系数 - 预测误差对比分析报告 - 实时温度预测曲线可视化图表 - 残差分布图与置信区间分析

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 支持的数据格式：CSV、Excel表格（时间戳-温度值）
• 内存要求：至少4GB RAM（取决于数据规模）
• 必要工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能，包括数据读取与预处理模块、卡尔曼滤波算法实现、最小二乘回归分析、预测结果可视化生成以及两种算法的性能对比评估。该文件作为系统入口，协调各功能模块的执行流程，完成从数据输入到结果输出的完整处理链路。