神经网络（NN）结合无迹卡尔曼滤波（UKF）实现状态预测

资 源 简 介

神经网络（NN）结合无迹卡尔曼滤波（UKF）实现状态预测

详 情 说 明

神经网络与无迹卡尔曼滤波（UKF）的结合为非线性系统状态预测提供了一种强大的解决方案。神经网络擅长从复杂数据中学习非线性映射关系，而UKF则在处理非线性系统的状态估计问题时表现出色。将两者结合可以充分发挥各自的优势。

首先，神经网络可以用于对系统的动态行为进行建模，尤其是在系统模型难以精确描述的情况下。通过训练，神经网络能够学习系统的输入输出关系，并预测未来的状态变化。然而，神经网络在预测过程中可能会受到噪声和不确定性的影响，导致预测结果不够稳定。

这时，无迹卡尔曼滤波（UKF）可以发挥作用。UKF通过无迹变换（UT）来近似非线性系统的状态分布，避免了传统扩展卡尔曼滤波（EKF）中线性化带来的误差。UKF能够有效地融合神经网络的预测结果和实际观测数据，从而提供更鲁棒的状态估计。

在MATLAB中实现这一组合时，可以利用神经网络工具箱（如`feedforwardnet`或`nftool`）训练网络，然后结合UKF的预测-校正机制进行状态更新。这种混合方法特别适用于机器人导航、自动驾驶、金融预测等需要高精度状态预测的场景。

通过理论学习和实践验证，读者可以深入理解如何优化神经网络的训练过程以及调整UKF的参数（如过程噪声和观测噪声协方差），从而提升预测的准确性和稳定性。