On the application of Gaussian process latent force models for joint input-state-parameter estimation: With a view to Bayesian operational identification

نویسندگان
چکیده

برای دانلود رایگان متن کامل این مقاله و بیش از 32 میلیون مقاله دیگر ابتدا ثبت نام کنید

اگر عضو سایت هستید لطفا وارد حساب کاربری خود شوید

منابع مشابه

Bayesian Filtering with Online Gaussian Process Latent Variable Models

In this paper we present a novel non-parametric approach to Bayesian filtering, where the prediction and observation models are learned in an online fashion. Our approach is able to handle multimodal distributions over both models by employing a mixture model representation with Gaussian Processes (GP) based components. To cope with the increasing complexity of the estimation process, we explor...

متن کامل

the application of multivariate probit models for conditional claim-types (the case study of iranian car insurance industry)

هدف اصلی نرخ گذاری بیمه ای تعیین نرخ عادلانه و منطقی از دیدگاه بیمه گر و بیمه گذار است. تعین نرخ یکی از مهم ترین مسایلی است که شرکتهای بیمه با آن روبرو هستند، زیرا تعیین نرخ اصلی ترین عامل در رقابت بین شرکتها است. برای تعیین حق بیمه ابتدا می باید مقدار مورد انتظار ادعای خسارت برای هر قرارداد بیمه را برآورد کرد. روش عمومی مدل سازی خسارتهای عملیاتی در نظر گرفتن تواتر و شدت خسارتها می باشد. اگر شر...

15 صفحه اول

Identification of Gaussian Process State Space Models

The Gaussian process state space model (GPSSM) is a non-linear dynamical system, where unknown transition and/or measurement mappings are described by GPs. Most research in GPSSMs has focussed on the state estimation problem, i.e., computing a posterior of the latent state given the model. However, the key challenge in GPSSMs has not been satisfactorily addressed yet: system identification, i.e...

متن کامل

Gaussian Process Latent Variable Models for Human Pose Estimation

We describe a generative approach to recover 3D human pose from image silhouettes. Our method is based on learning a shared low dimensional latent representation capable of generating both human pose and image observations through the GP-LVM [Law05] We learn a dynamical model over the latent space which allows us to disambiguate between ambiguous silhouettes by temporal consistency. The model h...

متن کامل

Latent Autoregressive Gaussian Process Models for Robust System Identification

We introduce GP-RLARX, a novel Gaussian Process (GP) model for robust system identification. Our approach draws inspiration from nonlinear autoregressive modeling with exogenous inputs (NARX) and it encapsulates a novel and powerful structure referred to as latent autoregression. This structure accounts for the feedback of uncertain values during training and provides a natural framework for fr...

متن کامل

ذخیره در منابع من


  با ذخیره ی این منبع در منابع من، دسترسی به آن را برای استفاده های بعدی آسان تر کنید

ژورنال

عنوان ژورنال: Mechanical Systems and Signal Processing

سال: 2020

ISSN: 0888-3270

DOI: 10.1016/j.ymssp.2019.106580