Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Zahrnutí apriorní informace do metod subspace identification

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F07%3A03133874" target="_blank" >RIV/68407700:21230/07:03133874 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Integrating Prior Information into Subspace Identification Methods

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Integrating prior information into subspace identification methods improves their usability for industrial data, where experimental data by them self are in many cases not good enough to give a proper model. The identification experiments in the industrial environment are limited by the economical and safety reasons. However, in practical applications, there is often strong prior information about the identified system, which can be exploited in the identification. The presented algorithm formulates subspace identification as a multi-step predictor optimization. Reformulation to the Bayesian framework allows to incorporate prior information. The paper is completed with the application to the experimental data from the oil burning steam boiler with therated power of 100 MW.

  • Název v anglickém jazyce

    Integrating Prior Information into Subspace Identification Methods

  • Popis výsledku anglicky

    Integrating prior information into subspace identification methods improves their usability for industrial data, where experimental data by them self are in many cases not good enough to give a proper model. The identification experiments in the industrial environment are limited by the economical and safety reasons. However, in practical applications, there is often strong prior information about the identified system, which can be exploited in the identification. The presented algorithm formulates subspace identification as a multi-step predictor optimization. Reformulation to the Bayesian framework allows to incorporate prior information. The paper is completed with the application to the experimental data from the oil burning steam boiler with therated power of 100 MW.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    BC - Teorie a systémy řízení

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/GA102%2F05%2F2075" target="_blank" >GA102/05/2075: Teoretické základy pro integrované řízení a optimalizaci technologických procesů</a><br>

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2007

  • Kód důvěrnosti údajů

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

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    Proceedings of 2007 IEEE Muti-conference on Systems and Control

  • ISBN

  • ISSN

    1085-1992

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    6

  • Strana od-do

  • Název nakladatele

    National University of Singapore

  • Místo vydání

    Singapore

  • Místo konání akce

    Singapore

  • Datum konání akce

    1. 10. 2007

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku