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Using Filtered Poisson Processes To Model A River Flow

机译：使用滤波泊松过程模拟河流流量

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Let X(t) be the flow of a river at time t. Models of the form X(t) = Σ_(n=1)~(N(t))Y_n(t-τ_n)~ke~(-(t- τ_n)/c) are considered, where the τ_n's are the arrival times of the events of the Poisson process {N(t),t ≥0} with rate λ, and the Y_n's are independent exponentially distributed random variables with parameter μ. The parameters c, λ and μ must be estimated. An application to the Delaware River is presented. We find that the basic model, namely that for which k = 0, can be significantly improved. We also use the model to forecast the river flow at time t + 1, based on the history of the process in the interval [0,t].
机译：设X（t）为时间t处的河流流量。考虑X（t）=Σ_（n = 1）〜（N（t））Y_n（t-τ_n）〜ke〜（-（t-τ_n）/ c）形式的模型，其中τ_n是到达速率为λ的Poisson过程{N（t），t≥0}的事件时间，Y_n是具有参数μ的独立指数分布随机变量。必须估计参数c，λ和μ。提出了对特拉华河的申请。我们发现基本模型，即k = 0的模型，可以得到显着改善。我们还基于间隔[0，t]中的过程历史，使用该模型预测时间t + 1处的河流流量。

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