Comparison of Offline Identification Methods on Bounded AutoRegressive Polynomial Models

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26220%2F14%3APU108750" target="_blank" >RIV/00216305:26220/14:PU108750 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Comparison of Offline Identification Methods on Bounded AutoRegressive Polynomial Models

Popis výsledku v původním jazyce

In this paper we focused on methods for offline identification of bounded autoregressive polynomials models. Firstly we used classical least square (LS) method for identification. Secondly we used total least square (TLS) method and thirdly we used gradient based method Levenberg-Marquardt for identification. Bounded AR polynomial models are basically nonlinear in parameters but the models can be modified to linear dependencies on parameters if bounding function is irreversible. Levenberg-Marquardt method was applied to unmodified bounded AR polynomial models. Input/Output data was generated from the model of isothermal continuous stirred-tank reactor with and without additive noise. Finally all methods are compared on one-step and multi-step predictions.

Název v anglickém jazyce

Comparison of Offline Identification Methods on Bounded AutoRegressive Polynomial Models

Popis výsledku anglicky

In this paper we focused on methods for offline identification of bounded autoregressive polynomials models. Firstly we used classical least square (LS) method for identification. Secondly we used total least square (TLS) method and thirdly we used gradient based method Levenberg-Marquardt for identification. Bounded AR polynomial models are basically nonlinear in parameters but the models can be modified to linear dependencies on parameters if bounding function is irreversible. Levenberg-Marquardt method was applied to unmodified bounded AR polynomial models. Input/Output data was generated from the model of isothermal continuous stirred-tank reactor with and without additive noise. Finally all methods are compared on one-step and multi-step predictions.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

—

OECD FORD obor

10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Projekt

—

Návaznosti

S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Rok uplatnění

2014

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

15th International Carpathian Control Conference - ICCC 2014

ISBN

978-1-4799-3527-7

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

5

Strana od-do

301-305

Název nakladatele

Neuveden

Místo vydání

Neuveden

Místo konání akce

Velké Karlovice

Datum konání akce

28. 5. 2014

Typ akce podle státní příslušnosti

CST - Celostátní akce

Kód UT WoS článku

000359794600059