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

Uloženo v:
Podrobná bibliografie
Vydáno v:Quarterly journal of the Royal Meteorological Society Ročník 143; číslo 705; s. 1877 - 1885
Hlavní autoři: Dreano, D., Tandeo, P., Pulido, M., Ait‐El‐Fquih, B., Chonavel, T., Hoteit, I.
Médium: Journal Article
Jazyk:angličtina
Vydáno: Chichester, UK John Wiley & Sons, Ltd 01.04.2017
Wiley Subscription Services, Inc
Wiley
Témata:
ISSN:0035-9009, 1477-870X
On-line přístup:Získat plný text
Tagy: Přidat tag
Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!
Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!
Nejprve se musíte přihlásit.