Фильтр Калмана в R с методологией Pykalman (Python)
Добрый день!
У меня есть код на Python, использующий Pykalman ( https://pykalman.github.io/), где я создаю, и я не указываю никаких параметров для фильтра Калмана, только количество измерений моих наблюдений. Начальные значения инициируются автоматически (например, идентичность для матрицы перехода), а затем, используя алгоритм EM, параметры фильтра Калмана оптимизируются. Когда это сделано, мы, наконец, вычисляем значения, предсказанные нашим фильтром.
Я пытаюсь сделать то же самое с R. Я использую пакет "dle" ( https://cran.r-project.org/web/packages/dlmodeler/dlmodeler.pdf). Затем я инициирую свою модель и использую подгонку (с помощью матрицы с 84 столбцами и 2 строками):
mod=dlmodeler.build(a0 = c(1.142857143,-0.142857143), P0 = diag(2), P0inf = diag(2), Tt = diag(2), Rt = diag(2), Qt = diag(2), Zt = diag(2), Ht = diag(2), name='test')
dlmodeler.fit(y, model=mod, method='MLE')
Тогда я получаю эту ошибку:
Ошибка в dlmodeler.build.function(модель): многовариантный случай еще не реализован
Есть ли у вас идеи с этим не работает и что я должен изменить в моей методологии?
Благодарю.