Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "estymacja metodą najmniejszych kwadratów" wg kryterium: Wszystkie pola


Wyświetlanie 1-8 z 8
Tytuł:
Application of the substrate consumption rate to the monitoring of distributed parameter bioreactors
Autorzy:
Czeczot, J.
Metzger, M.
Babary, J.
Nihtilae, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/206652.pdf
Data publikacji:
2001
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Badań Systemowych PAN
Tematy:
biotechnologia
estymacja metodą najmniejszych kwadratów
biotechnology
distributed parameter systems
least squares estimation
Opis:
This paper deals with the idea of estimation of the substrate consumption rate at each point of the tube of the classical distributed parameter bioreactor and its application to the monitoring of this system. It is shown how to approximate the profile of this parameter on the basis of the orthogonal collocation method and the recursive least-squares procedure with adjustable forgetting factor. Then, it is suggested how to apply this profile for monitoring of the bioreactor work (calculation of the current mass flux of the substrate being reacted in the reactor tube and of the total mass of the substrate reacted in the bioreactor tube during its activity). The idea presented in this paper ivas validated by means of the computer simulation and the results proving its very good performance complete the paper.
Źródło:
Control and Cybernetics; 2001, 30, 1; 81-98
0324-8569
Pojawia się w:
Control and Cybernetics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Least-squares estimation for a long-horizon performance index
Autorzy:
Janiszowski, K. B.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/911215.pdf
Data publikacji:
2000
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
identyfikacja
estymacja metodą najmniejszych kwadratów
przewidywanie
identification
least squares estimation
prediction
recursive scheme
Opis:
Estimation of a parametric, discrete-time model for a SISO dynamic plant, derived for minimisation of a performance index determined as a sum of squared prediction errors within some time horizon is considered. A formula for a Long-Horizon Least-Squares (LHLS) off-line solution as well as a theorem for an LHLS recursive on-line scheme are derived. The LHLS scheme reveals some features of Least-Squares (LS) estimation and Instrumental-Variable (IV) estimation. An algorithm for the on-line LHLS scheme is presented and compared with LS and IV estimation schemes for a linear, second-order system. The fast convergence of the derived LHLS on-line scheme is demonstrated in the case of detecting changes in parameters of a non-stationary system.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2000, 10, 3; 559-573
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Application of Robust Estimation Method for Establishing 3D Combined Terrestrial and GNSS Network: A case of a Quarry in Lang Son, Vietnam
Zastosowanie metod estymacji odpornej w sieciach geodezyjnych zintergrowanych z 3D obserwacjami GNSS– studium przypadku w kamieniołomie Lang Son
Autorzy:
Luu, Anh Tuan
Hoang, Ngoc Ha
La, Phu Hien
Pham, Van Chung
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/318353.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Przeróbki Kopalin
Tematy:
robust estimation
geodetic network
network adjustment
least-square
estymacja odporna
sieć geodezyjna
dopasowanie sieci
estymacja metodą najmniejszych kwadratów
wartości odstające
Opis:
Recently, in Vietnam, the detection of geodetic measurements that contain rough errors as well as such data processing method has been considered as a key step in geodetic data processing, especially for large geodetic networks with many different types of measurements like 3D - Global Navigation Satellite Systems (GNSS) network. On the other hand, mines in Vietnam often have complex terrains, so it is necessary to apply modern and flexible surveying methods in combination with ground and space measurements to build 3D coordinates control networks for management and exploitation to ensure sustainable development. Therefore, this research developed a Robust estimation method based on empirical weighting function for establishing 3D geodetic network combining terrestrial observation and GNSS vectors. The experiment on processing the combined network in Lang Son limestone quarry, Vietnam showed that the proposed method could be an effective solution for processing 3D terrestrial – GNSS geodetic network for mine surveying in Vietnam.
Niezawodność osnowy geodezyjnej wynika z niezawodności układu obserwacyjnego, który tę osnowę wyznacza oraz wyraża możliwość jego kontroli na wypadek zaistnienia błędów grubych, szczególnie w przypadku dużych osnów składających się z tradycyjnych sieci zintegrowanych z GNSS obserwacjami. Z drugiej strony, ponieważ tereny kopalni odkrywkowych w Wietnamie są często o silnie zróżnicowanej morfologii utworzone w wyniku eksploatacji górniczej a sieci kontrolne na obszarach górniczych powstawały w różnych okresach o różnych figurach geometrycznych i różnych metodach pomiarowych, wiec jest zintegrowanie klasycznych sieci z GNSS obserwacjami zostało koniecznym zagadnieniem. W artykule, przedstawiono wyniki badania nad zastosowaniem metod estymacji odpornej w sieciach geodezyjnych zintergrowanych z 3D obserwacjami GNSS w kamieniołomie Lang Son. Eksperyment dotyczący przetwarzania połączonej sieci w kamieniołomie wapienia Lang Son (Wietnamie) wykazał, że proponowana metoda jest odpowiednim rozwiązaniem do przetwarzania tradycyjnej naziemnej sieci z 3D GNSS-owskimi obserwacjami w osnowie geodezyjnej służącej skutecznie do prac geodezyjnych w kamieniołomie Lang Son a w innych kopalniach odkrywkowych generalnie mówiąc.
Źródło:
Inżynieria Mineralna; 2020, 1, 2; 57-64
1640-4920
Pojawia się w:
Inżynieria Mineralna
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
The recursive least squares estimation of parametric functions in the general linear model
Rekurencyjna estymacja funkcji parametrycznych metodą najmniejszych kwadratów
Autorzy:
Pordzik, Paweł R
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/905622.pdf
Data publikacji:
2002
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
least squares estimation of parametric functions
Opis:
W pracy uogólniora zostala technika rekurencyjnej estymacji funkcji parametrycznych metodą najmniejszych kwadratów w ogólnym modelu liniowym. Proponowana procedura umożliwia aktualizację estymatorów zarówno ze względu na dodatkową stochastyczną, jak i niestochastyczną informację o parametrach modelu.
The technique of recursive least squares estimation for the standard regression model is extended lo the general linear model with possibly singular dispersion matrix of error term. It is shown how to update the minimum dispersion linear unbiased estimate of a given vector of parametric functions with respcct to additional sample data which are to be successively incorporated to the inference base.
Źródło:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2002, 156
0208-6018
2353-7663
Pojawia się w:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Estymacja parametrów szeregu Fouriera i ich praktyczne zastosowania
How to estimate fourier series parameters and to use them in practice
Autorzy:
Smolik, Sylwester
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/453269.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Katedra Ekonometrii i Statystyki
Tematy:
szereg Fouriera
harmoniki
metoda najmniejszych kwadratów.
Fourier series
harmonics
method of least squares
Opis:
Zjawiska okresowe – w szczególności sezonowe, proponuje się opisywać pierwszymi wyrazami rozwinięcia funkcji okresowej w szereg Fouriera. Będziemy się zajmować takimi zjawiskami, których liczby je opisujące yt daje się rozłożyć na trzy składowe: tendencję rozwojową f(t), składnik okresowy (w szczególności sezonowy) z(t) i składnik losowy Et. Zapisujemy ten fakt następująco: y =f(t) +z(t) +e dla t =1,2,… n. Parametry trendu f(t) mogącego mieć różną postać analityczną, wyznaczamy metodą średnich. Uzyskane nowe punkty empiryczne (t, zt) opisujemy modelem wahań okresowych. Będą przytoczone przykłady zastosowań.
Proposed is identification of a periodical phenomenon – that of seasonal character in particular - by means of the first terms of its periodical function expanded into Fourier series. We will operate over those phenomena where values yt employed to identify them can be factorised into three components: a development trend f(t) a periodical component (that of seasonal character in particular) z(t) and a random komponent Et . Such an event can be identified in the following way: y =f (t) +z(t) +e dla t = 1,2,...,n. The parameters of the trend f(t) of any analytical form can be determined by using the mean value theorem. The determined new analytical points (t, zt) we identify by means of a periodical variation model. Application examples are presented.
Źródło:
Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych; 2011, 12, 2; 322-332
2082-792X
Pojawia się w:
Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Identyfikacja ciągłoczasowych modeli obiektów niestacjonarnych
Identification of continuous-time models of nonstationary plants
Autorzy:
Kozłowski, J.
Kowalczuk, Z.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/153780.pdf
Data publikacji:
2008
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
estymacja parametryczna
metoda najmniejszych kwadratów
metoda zmiennej instrumentalnej
modele z czasem ciągłym
parameter estimation
least squares method
instrumental variable method
continuous-time models
Opis:
W pracy przedstawia się metody estymacji parametrycznej liniowych modeli obiektów niestacjonarnych. Dynamikę identyfikowanych obiektów opisuje się za pomocą liniowych równań różniczkowych zwyczajnych o znanym rzędzie. Ponieważ stosowane w praktyce algorytmy estymacji parametrycznej oparte są na przetwarzaniu danych rejestrowanych w sposób dyskretny, stosuje się różne techniki dyskretnoczasowej aproksymacji modeli ciągłych. Uzyskane w taki sposób i zachowujące oryginalną parametryzację opisy z czasem dyskretnym identyfikuje się stosując metodę ważonych najmniejszych kwadratów oraz odporną na wewnętrznie skorelowane zakłócenia metodę zmiennej instrumentalnej.
In this paper the parameter estimation methods of continuous-time nonstationary plant models are introduced. Linear ordinary differential equations of known order are used to describe the dynamics of the identified plants. Consequently, various discrete-time approximation techniques are proposed in order to obtain auxiliary discrete-time descriptions retaining the original parametrization. Among such numerical solutions the technique involving specific finite-horizon integrating filters gives promising results. Eventually, with the aid of the weighted least-squares method and the instrumental variable method robust to cross-correlated disturbances, the considered models are identified.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2008, R. 54, nr 3, 3; 132-135
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
On parameter estimation in the bass model by nonlinear least squares fitting the adoption curve
Autorzy:
Marković, D.
Jukić, D.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/331073.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
Bass model
least squares estimate
existence problem
data fitting
model Bassa
metoda najmniejszych kwadratów
estymacja
dopasowanie danych
Opis:
The Bass model is one of the most well-known and widely used first-purchase diffusion models in marketing research. Estimation of its parameters has been approached in the literature by various techniques. In this paper, we consider the parameter estimation approach for the Bass model based on nonlinear weighted least squares fitting of its derivative known as the adoption curve. We show that it is possible that the least squares estimate does not exist. As a main result, two theorems on the existence of the least squares estimate are obtained, as well as their generalization in the [...]. One of them gives necessary and sufficient conditions which guarantee the existence of the least squares estimate. Several illustrative numerical examples are given to support the theoretical work.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2013, 23, 1; 145-155
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Estimation of regression parameters of two dimensional probability distribution mixtures
Estymacja parametrów regresji mieszanki dwuwymiarowych rozkładów prawdopodobieństwa
Autorzy:
Sitek, Grzegorz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/592694.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
Tematy:
EM algorithm
Least squares method for an implicite interdependence
Mixture regression model
Algorytm EM
Metoda najmniejszych kwadratów dla zależności niejawnych
Mieszanki regresji
Opis:
We use two methods of estimation parameters in a mixture regression: maximum likelihood (MLE) and the least squares method for an implicit interdependence. The most popular method for maximum likelihood esti-mation of the parameter vector is the EM algorithm. The least squares method for an implicit interdependence is based solving systems of nonlinear equations. Most frequently used method in the estimation of parameters mixtures regression is the method of maximum likelihood. The article presents the possibility of using a different the least squares method for an implicit interdependence and compare it with the maximum likelihood method. We compare accuracy of two methods of estimation by simulation using bias: root mean square error and bootstrapping standard errors of estimation.
Do estymacji parametrów mieszanek regresji stosujemy dwie metody: metodę największej wiarygodności oraz metodę najmniejszych kwadratów dla zależności niejawnych. Najbardziej popularną metodą polegającą na maksymalizacji funkcji wiarygodności jest algorytm EM. Metoda najmniejszych kwadratów dla zależności niejawnych polega na rozwiązaniu układu równań nieliniowych. Najczęściej stosowaną metodą estymacji parametrów mieszanek regresji jest metoda największej wiarygodności. W artykule pokazano możliwość zastosowania innej metody najmniejszych kwadratów dla zależności niejawnych. Obie metody porównujemy symulacyjnie, używając obciążenia estymatora, pierwiastka błędu średniokwadratowego estymatora oraz bootstrapowe błędy standardowe.
Źródło:
Studia Ekonomiczne; 2016, 304; 30-46
2083-8611
Pojawia się w:
Studia Ekonomiczne
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-8 z 8

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies