Parameter estimation for nonlinear models—convergence, data and parameter uncertainty, and constraints on parameter changes
نویسندگان
چکیده
منابع مشابه
Domain Knowledge Uncertainty and Probabilistic Parameter Constraints
Incorporating domain knowledge into the modeling process is an effective way to improve learning accuracy. However, as it is provided by humans, domain knowledge can only be specified with some degree of uncertainty. We propose to explicitly model such uncertainty through probabilistic constraints over the parameter space. In contrast to hard parameter constraints, our approach is effective als...
متن کاملState and Parameter Estimation for Nonlinear Systems
A constructive method is proposed for the design of nonlinear adaptive observers with global convergence for recursive joint estimation of states and parameters. It extends an earlier result to systems with a more general parametrization. The considered nonlinear systems are those typically considered for the design of high gain observers with additional terms involving unknown parameters. A nu...
متن کاملa contrastive analysis of concord and head parameter in english and azerbaijani
این پایان نامه به بررسی و مقایسه دو موضوع مطابقه میان فعل و فاعل (از نظر شخص و مشار) و هسته عبارت در دو زبان انگلیسی و آذربایجانی می پردازد. اول رابطه دستوری مطابقه مورد بررسی قرار می گیرد. مطابقه به این معناست که فعل مفرد به همراه فاعل مفرد و فعل جمع به همراه فاعل جمع می آید. در انگلیسی تمام افعال، بجز فعل بودن (to be) از نظر شمار با فاعلشان فقط در سوم شخص مفرد و در زمان حال مطابقت نشان میدهند...
15 صفحه اولQuantifying uncertainty in state and parameter estimation.
Observability of state variables and parameters of a dynamical system from an observed time series is analyzed and quantified by means of the Jacobian matrix of the delay coordinates map. For each state variable and each parameter to be estimated, a measure of uncertainty is introduced depending on the current state and parameter values, which allows us to identify regions in state and paramete...
متن کاملWatershed model parameter estimation and uncertainty in data-limited environments
Parameter uncertainty and sensitivity for a watershed-scale simulation model in Portugal were explored to identify the most critical model parameters in terms of model calibration and prediction. The research is intended tohelpprovideguidance regardingallocationof limiteddata collection andmodel parameterization resources for modelers working in any data and resource limited environment. The wa...
متن کاملذخیره 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: Mathematical and Computer Modelling
سال: 1989
ISSN: 0895-7177
DOI: 10.1016/0895-7177(89)90433-0