Parameter tracking with partial forgetting method

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985556%3A_____%2F12%3A00370448" target="_blank" >RIV/67985556:_____/12:00370448 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="http://dx.doi.org/10.1002/acs.1270" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1002/acs.1270</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1002/acs.1270" target="_blank" >10.1002/acs.1270</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Parameter tracking with partial forgetting method

Popis výsledku v původním jazyce

This paper concerns the Bayesian tracking of slowly varying parameters of a linear stochastic regression model. The modelled and predicted system output is assumed to possess time-varying mean value, whereas its dynamics are relatively stable. The proposed estimation method models the system output mean value by time-varying offset. It formulates three extreme hypotheses on model parameters? variability: (i) no parameter varies; (ii) all parameters vary; and (iii) the offset varies. The Bayesian paradigm then provides a mixture as posterior distribution, which is appropriately projected to a feasible class. Exponential forgetting at second? hypotheses level allows tracking of slow variations of respective hypotheses.

Název v anglickém jazyce

Parameter tracking with partial forgetting method

Popis výsledku anglicky

This paper concerns the Bayesian tracking of slowly varying parameters of a linear stochastic regression model. The modelled and predicted system output is assumed to possess time-varying mean value, whereas its dynamics are relatively stable. The proposed estimation method models the system output mean value by time-varying offset. It formulates three extreme hypotheses on model parameters? variability: (i) no parameter varies; (ii) all parameters vary; and (iii) the offset varies. The Bayesian paradigm then provides a mixture as posterior distribution, which is appropriately projected to a feasible class. Exponential forgetting at second? hypotheses level allows tracking of slow variations of respective hypotheses.

Druh

J_x - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)

CEP obor

BB - Aplikovaná statistika, operační výzkum

OECD FORD obor

—

Projekt

<a href="/cs/project/GA102%2F08%2F0567" target="_blank" >GA102/08/0567: Plně pravděpodobnostní návrh dynamických rozhodovacích strategií</a><br>

Návaznosti

Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Rok uplatnění

2012

Kód důvěrnosti údajů

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

Název periodika

International Journal of Adaptive Control and Signal Processing

ISSN

1099-1115

e-ISSN

—

Svazek periodika

26

Číslo periodika v rámci svazku

1

Stát vydavatele periodika

GB - Spojené království Velké Británie a Severního Irska

Počet stran výsledku

12

Strana od-do

1-12

Kód UT WoS článku

—

EID výsledku v databázi Scopus

—