卡尔曼滤波在时用水量预测中的应用案例是什么？
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在时用水量预测中，卡尔曼滤波可以通过建立状态方程和测量方程来预测未来的用水量。一种基于卡尔曼滤波的时用水量预测方法是使用状态方程和量测方程来描述线性动态过程，利用递推滤波算法进行预测。该方法不需要保留
在时用水量预测中，卡尔曼滤波可以通过建立状态方程和测量方程来预测未来的用水量。一种基于卡尔曼滤波的时用水量预测方法是使用状态方程和量测方程来描述线性动态过程，利用递推滤波算法进行预测。该方法不需要保留使用过的观测数据，当测得新的观测数据时，可以按照一套递推公式计算新的估计量，不必重新计算。该方法在最小化协方差估计误差方面表现出众，能够提高预测精度。
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