1 | #include "particles.h" |
---|
2 | |
---|
3 | namespace bdm { |
---|
4 | |
---|
5 | using std::endl; |
---|
6 | |
---|
7 | |
---|
8 | void PF::bayes_weights() { |
---|
9 | // |
---|
10 | double mlls = max ( lls ); |
---|
11 | // compute weights |
---|
12 | for ( int i = 0; i < n; i++ ) { |
---|
13 | w ( i ) *= exp ( lls ( i ) - mlls ); // multiply w by likelihood |
---|
14 | } |
---|
15 | |
---|
16 | //renormalize |
---|
17 | double sw = sum ( w ); |
---|
18 | if ( !std::isfinite ( sw ) ) { |
---|
19 | for ( int i = 0; i < n; i++ ) { |
---|
20 | if ( !std::isfinite ( w ( i ) ) ) { |
---|
21 | w ( i ) = 0; |
---|
22 | } |
---|
23 | } |
---|
24 | sw = sum ( w ); |
---|
25 | if ( !std::isfinite ( sw ) || sw == 0.0 ) { |
---|
26 | bdm_error ( "Particle filter is lost; no particle is good enough." ); |
---|
27 | } |
---|
28 | } |
---|
29 | w /= sw; |
---|
30 | } |
---|
31 | |
---|
32 | void PF::bayes ( const vec &yt, const vec &cond ) { |
---|
33 | |
---|
34 | /* if (auxiliary){ |
---|
35 | ... |
---|
36 | }*/ |
---|
37 | // weight them - data step |
---|
38 | for (int i = 0; i < n; i++ ) { |
---|
39 | particles(i)->bayes(yt,cond); |
---|
40 | lls ( i ) = particles(i)->_ll(); //+= because lls may have something from gensmp! |
---|
41 | } |
---|
42 | |
---|
43 | bayes_weights(); |
---|
44 | |
---|
45 | if ( do_resampling() ) { resample ( ); } |
---|
46 | |
---|
47 | } |
---|
48 | |
---|
49 | // void PF::set_est ( const epdf &epdf0 ) { |
---|
50 | // int i; |
---|
51 | // |
---|
52 | // for ( i=0;i<n;i++ ) { |
---|
53 | // _samples ( i ) = epdf0.sample(); |
---|
54 | // } |
---|
55 | // } |
---|
56 | |
---|
57 | // vec MPF::mpfepdf::mean() const { |
---|
58 | // const vec &w = pf->posterior()._w(); |
---|
59 | // vec pom = zeros ( BMs ( 0 )->posterior ().dimension() ); |
---|
60 | // //compute mean of BMs |
---|
61 | // for ( int i = 0; i < w.length(); i++ ) { |
---|
62 | // pom += BMs ( i )->posterior().mean() * w ( i ); |
---|
63 | // } |
---|
64 | // return concat ( pf->posterior().mean(), pom ); |
---|
65 | // } |
---|
66 | // |
---|
67 | // vec MPF::mpfepdf::variance() const { |
---|
68 | // const vec &w = pf->posterior()._w(); |
---|
69 | // |
---|
70 | // vec pom = zeros ( BMs ( 0 )->posterior ().dimension() ); |
---|
71 | // vec pom2 = zeros ( BMs ( 0 )->posterior ().dimension() ); |
---|
72 | // vec mea; |
---|
73 | // |
---|
74 | // for ( int i = 0; i < w.length(); i++ ) { |
---|
75 | // // save current mean |
---|
76 | // mea = BMs ( i )->posterior().mean(); |
---|
77 | // pom += mea * w ( i ); |
---|
78 | // //compute variance |
---|
79 | // pom2 += ( BMs ( i )->posterior().variance() + pow ( mea, 2 ) ) * w ( i ); |
---|
80 | // } |
---|
81 | // return concat ( pf->posterior().variance(), pom2 - pow ( pom, 2 ) ); |
---|
82 | // } |
---|
83 | // |
---|
84 | // void MPF::mpfepdf::qbounds ( vec &lb, vec &ub, double perc ) const { |
---|
85 | // //bounds on particles |
---|
86 | // vec lbp; |
---|
87 | // vec ubp; |
---|
88 | // pf->posterior().qbounds ( lbp, ubp ); |
---|
89 | // |
---|
90 | // //bounds on Components |
---|
91 | // int dimC = BMs ( 0 )->posterior().dimension(); |
---|
92 | // int j; |
---|
93 | // // temporary |
---|
94 | // vec lbc ( dimC ); |
---|
95 | // vec ubc ( dimC ); |
---|
96 | // // minima and maxima |
---|
97 | // vec Lbc ( dimC ); |
---|
98 | // vec Ubc ( dimC ); |
---|
99 | // Lbc = std::numeric_limits<double>::infinity(); |
---|
100 | // Ubc = -std::numeric_limits<double>::infinity(); |
---|
101 | // |
---|
102 | // for ( int i = 0; i < BMs.length(); i++ ) { |
---|
103 | // // check Coms |
---|
104 | // BMs ( i )->posterior().qbounds ( lbc, ubc ); |
---|
105 | // //save either minima or maxima |
---|
106 | // for ( j = 0; j < dimC; j++ ) { |
---|
107 | // if ( lbc ( j ) < Lbc ( j ) ) { |
---|
108 | // Lbc ( j ) = lbc ( j ); |
---|
109 | // } |
---|
110 | // if ( ubc ( j ) > Ubc ( j ) ) { |
---|
111 | // Ubc ( j ) = ubc ( j ); |
---|
112 | // } |
---|
113 | // } |
---|
114 | // } |
---|
115 | // lb = concat ( lbp, Lbc ); |
---|
116 | // ub = concat ( ubp, Ubc ); |
---|
117 | // } |
---|
118 | // |
---|
119 | // |
---|
120 | // |
---|
121 | // void MPF::bayes ( const vec &yt, const vec &cond ) { |
---|
122 | // // follows PF::bayes in most places!!! |
---|
123 | // int i; |
---|
124 | // int n = pf->__w().length(); |
---|
125 | // vec &lls = pf->_lls(); |
---|
126 | // Array<vec> &samples = pf->__samples(); |
---|
127 | // |
---|
128 | // // generate samples - time step |
---|
129 | // pf->bayes_gensmp ( vec ( 0 ) ); |
---|
130 | // // weight them - data step |
---|
131 | // #pragma parallel for |
---|
132 | // for ( i = 0; i < n; i++ ) { |
---|
133 | // vec bm_cond ( BMs ( i )->dimensionc() ); |
---|
134 | // this2bm.fill_cond ( yt, cond, bm_cond ); |
---|
135 | // pf2bm.filldown ( samples ( i ), bm_cond ); |
---|
136 | // BMs ( i ) -> bayes ( this2bm.pushdown ( yt ), bm_cond ); |
---|
137 | // lls ( i ) += BMs ( i )->_ll(); |
---|
138 | // } |
---|
139 | // |
---|
140 | // pf->bayes_weights(); |
---|
141 | // |
---|
142 | // ivec ind; |
---|
143 | // if ( pf->do_resampling() ) { |
---|
144 | // pf->resample ( ind ); |
---|
145 | // |
---|
146 | // #pragma omp parallel for |
---|
147 | // for ( i = 0; i < n; i++ ) { |
---|
148 | // if ( ind ( i ) != i ) {//replace the current Bm by a new one |
---|
149 | // delete BMs ( i ); |
---|
150 | // BMs ( i ) = (BM*) BMs ( ind ( i ) )->_copy(); //copy constructor |
---|
151 | // } |
---|
152 | // }; |
---|
153 | // } |
---|
154 | // }; |
---|
155 | // |
---|
156 | // |
---|
157 | // void MPF_ARXg::bayes ( const vec &yt, const vec &cond ) { |
---|
158 | // // follows PF::bayes in most places!!! |
---|
159 | // int i; |
---|
160 | // int n = pf->__w().length(); |
---|
161 | // vec &lls = pf->_lls(); |
---|
162 | // Array<vec> &samples = pf->__samples(); |
---|
163 | // |
---|
164 | // // generate samples - time step |
---|
165 | // for (int i =0;i<n; i++){ |
---|
166 | // mat M; chmat R; |
---|
167 | // BMsp(i)->posterior().sample_mat(M,R); |
---|
168 | // vec diff=R._Ch().T()*randn(samples(i).length()); |
---|
169 | // samples(i) = g->eval(samples(i)) + diff; |
---|
170 | // //////////// |
---|
171 | // // samples(i) = cond; |
---|
172 | // ///////// |
---|
173 | // BMsp(i)->bayes(diff); |
---|
174 | // } |
---|
175 | // // weight them - data step |
---|
176 | // enorm<ldmat> ooo; |
---|
177 | // ooo.set_parameters(zeros(2),0.1*eye(2)); |
---|
178 | // ooo.validate(); |
---|
179 | // |
---|
180 | // #pragma parallel for |
---|
181 | // for ( i = 0; i < n; i++ ) { |
---|
182 | // vec tmp=yt - h->eval(samples(i)); |
---|
183 | // BMso ( i ) -> bayes ( tmp ); |
---|
184 | // lls ( i ) += BMso ( i )->_ll(); |
---|
185 | // ///// |
---|
186 | // ooo._mu()=h->eval(samples(i)); |
---|
187 | // lls(i) = ooo.evallog_nn(yt); |
---|
188 | // } |
---|
189 | // |
---|
190 | // pf->bayes_weights(); |
---|
191 | // |
---|
192 | // ivec ind; |
---|
193 | // if ( pf->do_resampling() ) { |
---|
194 | // pf->resample ( ind ); |
---|
195 | // |
---|
196 | // #pragma omp parallel for |
---|
197 | // for ( i = 0; i < n; i++ ) { |
---|
198 | // if ( ind ( i ) != i ) {//replace the current Bm by a new one |
---|
199 | // delete BMso ( i ); |
---|
200 | // BMso ( i ) = (ARX*) BMso ( ind ( i ) )->_copy(); //copy constructor |
---|
201 | // delete BMsp ( i ); |
---|
202 | // BMsp ( i ) = (ARX*) BMsp ( ind ( i ) )->_copy(); //copy constructor |
---|
203 | // } |
---|
204 | // }; |
---|
205 | // } |
---|
206 | // }; |
---|
207 | // |
---|
208 | // void MPF_ARXg::from_setting(const libconfig::Setting& set) { |
---|
209 | // BM::from_setting(set); |
---|
210 | // |
---|
211 | // pf = new PF; |
---|
212 | // // prior must be set before BM |
---|
213 | // pf->prior_from_set ( set ); |
---|
214 | // pf->resmethod_from_set ( set ); |
---|
215 | // |
---|
216 | // // read functions g and h |
---|
217 | // g=UI::build<fnc>(set,"g"); |
---|
218 | // h=UI::build<fnc>(set,"h"); |
---|
219 | // |
---|
220 | // set_dim( g->dimension()); |
---|
221 | // dimy = h->dimension(); |
---|
222 | // |
---|
223 | // shared_ptr<ARX> arxo=UI::build<ARX>(set,"arxo"); |
---|
224 | // shared_ptr<ARX> arxp=UI::build<ARX>(set,"arxp"); |
---|
225 | // int n = pf->__samples().length(); |
---|
226 | // BMso.set_length(n); |
---|
227 | // BMsp.set_length(n); |
---|
228 | // for(int i=0; i<n; i++){ |
---|
229 | // BMso(i)=arxo->_copy(); |
---|
230 | // BMsp(i)=arxp->_copy(); |
---|
231 | // } |
---|
232 | // |
---|
233 | // yrv = arxo->_yrv(); |
---|
234 | // //rvc = arxo->_rvc(); |
---|
235 | // |
---|
236 | // validate(); |
---|
237 | // |
---|
238 | // } |
---|
239 | |
---|
240 | |
---|
241 | } |
---|
242 | //MPF::MPF:{} |
---|