ANÁLISE DE DESEMPENHO DO FILTRO DO PARTÍCULAS SIR USANDO A AUTOCORRELAÇÃO DO RESÍDUO

Abstract

Geralmente, os problemas inversos são avaliados com métricas baseadas no resíduo, como o resíduo quadrático médio, no tempo de cômputo das estimativas e no coeficiente de determinação. No caso de filtros de partículas, busca-se otimizar esses critérios variando-se o número de partículas e a incerteza da região de busca paramétrica do algoritmo. No entanto, esse procedimento não considera a natureza estatística do resíduo de estimação, o qual não deve ser autocorrelacionado. Neste sentido, este trabalho examinou a utilização da autocorrelação do resíduo como critério adicional para análise de desempenho do filtro de partículas Sequential Importance Resampling (SIR). Por meio de um exemplo clássico de transferência de calor, demonstra-se que, além de minimizar o erro de predição, é possível obter uma configuração do filtro SIR que forneça um resíduo de estimação não autocorrelacionado.