Estimating forecast error covariance matrices with ensembles
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 402863
- Danışmanlar: DR. AMOS S. LAWLESS
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Matematik, Mathematics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2014
- Dil: İngilizce
- Üniversite: The Unıversıty Of Readıng
- Enstitü: Yurtdışı Enstitü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Özet yok.
Özet (Çeviri)
The problem of variational data assimilation for a nonlinear coupled atmosphere and ocean model is formulated as an optimization problem to nd the best initial condition. The input data includes errors of observations and background. Therefore, the optimal solution involves error. The modelling of the background error covariance matrix is important in any data assimilation methods in the sense that it determines the spread of the errors. Therefore, in this study we try to estimate the forecast (background) error covariance matrix calculated by the idea of ensemble Kalman Filter (EnKF). To do this, we use a method which is an ensemble of four dimensional variational (4DVar) methods. We generate ensemble members by perturbing the background and observations with di erent random numbers. Then, we set up di erent ensembles and investigate how many ensemble members can make the forecast error covariance matrix convergence. We look at the convergence of each component of the matrix with the ensemble size getting bigger, and want to nd a su cient ensemble size which makes all components convergence. Then, we look at the e ects of the error correlations of model variables and, the accuracy and frequency of observations on the convergence of forecast error covariance matrix.
Benzer Tezler
- Minimum varyans portföyleri için tahmin yöntemleri
Forecast methods for minimum variance portfolios
AYŞE NUR KÜÇÜKSEREN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
EkonometriGebze Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ KEMAL DİNÇER DİNGEÇ
- Kalman filtreleme yaklaşımı kullanılarak yağışölçer verisi ile meteoroloji radarı yağış tahmininin iyileştirilmesi
Improving of meteorological radar rainfall estimation with using rain gauge data using kalman filtering approach
ALİ KEMAL BAKIR
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Meteorolojiİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaMühendislik Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. PINAR KIRCI
- Zaman serilerinde koşullu değişen varyanslılık yapısı: ARCH modelleri (Döviz ve sermaye piyasalarına bir uygulama)
Başlık çevirisi yok
ATİLLA GÖKÇE
- Makro ekonomik göstergelerin borsa endeksi volatilitesi üzerindeki etkileri
The Effects to macro economics indicators on the volatility of stock exchange
FATİH YÜZBAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2002
EkonometriGazi ÜniversitesiEkonometri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BEDRİYE SARAÇOĞLU
- Finansal zaman serilerindeki oynaklığın çok değişkenli GARCH modelleri ile analizi
Analysis of the volatility in financial time series using multivariate GARCH models
MEHMET OZAN ÖZDEMİR