Estimating model‐error covariances in nonlinear state‐space models using Kalman smoothing and the expectation–maximization algorithm

Specification and tuning of errors from dynamical models are important issues in data assimilation. In this work, we propose an iterative expectation–maximization (EM) algorithm to estimate the model‐error covariances using classical extended and ensemble versions of the Kalman smoother. We show tha...

Celý popis

Uložené v:
Podrobná bibliografia
Vydané v:Quarterly journal of the Royal Meteorological Society Ročník 143; číslo 705; s. 1877 - 1885
Hlavní autori: Dreano, D., Tandeo, P., Pulido, M., Ait‐El‐Fquih, B., Chonavel, T., Hoteit, I.
Médium: Journal Article
Jazyk:English
Vydavateľské údaje: Chichester, UK John Wiley & Sons, Ltd 01.04.2017
Wiley Subscription Services, Inc
Wiley
Predmet:
ISSN:0035-9009, 1477-870X
On-line prístup:Získať plný text
Tagy: Pridať tag
Žiadne tagy, Buďte prvý, kto otaguje tento záznam!
Buďte prvý, kto okomentuje tento záznam!
Najprv sa musíte prihlásiť.