Prediction uncertainty and optimal experimental design for learning dynamical systems
نویسندگان
چکیده
منابع مشابه
Prediction uncertainty and optimal experimental design for learning dynamical systems.
Dynamical systems are frequently used to model biological systems. When these models are fit to data, it is necessary to ascertain the uncertainty in the model fit. Here, we present prediction deviation, a metric of uncertainty that determines the extent to which observed data have constrained the model's predictions. This is accomplished by solving an optimization problem that searches for a p...
متن کاملsimulation and experimental studies for prediction mineral scale formation in oil field during mixing of injection and formation water
abstract: mineral scaling in oil and gas production equipment is one of the most important problem that occurs while water injection and it has been recognized to be a major operational problem. the incompatibility between injected and formation waters may result in inorganic scale precipitation in the equipment and reservoir and then reduction of oil production rate and water injection rate. ...
Optimal real-time control for dynamical systems under uncertainty
The synthesis problem for optimal control systems in the class of discrete controls is under consideration. The problem is investigated by reducing to a linear programming (LP) problem with consequent use of a dynamic version of the adaptive method of LP. Both perfect and imperfect information on behavior of control system cases are studied. Algorithms for the optimal controller, optimal estima...
متن کاملobservational dynamical systems
چکیده در این پایاننامه ابتدا فضاهای متریک فازی را به صورت مشاهدهگرایانه بررسی میکنیم. فضاهای متریک فازی و توپولوژی تولید شده توسط این متریک معرفی شدهاند. سپس بر اساس فضاهایی که در فصل اول معرفی شدهاند آشوب توپولوژیکی، مینیمالیتی و مجموعههای متقاطع در شیوههای مختلف بررسی شده- اند. در فصل سوم مفهوم مجموعههای جاذب فازی به عنوان یک مفهوم پایهای در سیستمهای نیم-دینامیکی نسبی، تعریف شده است. ...
15 صفحه اولذخیره 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: Chaos: An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science
سال: 2016
ISSN: 1054-1500,1089-7682
DOI: 10.1063/1.4953795