利用卡尔曼滤波器预测水面面积的matlab代码

以下是基于卡尔曼滤波器的水面面积预测的MATLAB代码示例：

% 读取数据
load('water_area_data.mat');

% 初始化卡尔曼滤波器参数
% 常量卡尔曼增益因子
K = 0.5;
% 状态转移矩阵
A = [1 K; 0 1];
% 观测矩阵
H = [1 0];
% 状态噪声方差
Q = [0.1 0; 0 0.1];
% 观测噪声方差
R = 0.1;

% 初始化状态向量和状态协方差矩阵
x = [water_area_data(1); 0];
P = [1 0; 0 1];

% 预测和更新过程
for i = 1:length(water_area_data)
    % 预测
    x_predict = A * x;
    P_predict = A * P * A' + Q;

    % 更新
    K = P_predict * H' / (H * P_predict * H' + R);
    x = x_predict + K * (water_area_data(i) - H * x_predict);
    P = (eye(2) - K * H) * P_predict;

    % 存储预测结果
    water_area_predict(i) = x(1);
end

% 绘制结果
figure;
plot(water_area_data, 'b');
hold on;
plot(water_area_predict, 'r');
legend('实际水面面积', '预测水面面积');
xlabel('时间');
ylabel('水面面积');

请注意，此代码仅用于演示目的，可能需要根据数据集和实际情况进行调整。