Informacja

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

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "Bayesian estimation" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
Wyświetlanie 1-15 z 27
Tytuł:
Record data from Kies distribution and related statistical inferences
Autorzy:
Al-Olaimat, Nesreen M.
Bayoud, Husam A.
Raqab, Mohammad Z.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1917056.pdf
Data publikacji:
2021-12-08
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
Bayesian estimates
Kies distribution
maximum likelihood estimation
records
Opis:
The Kies probability model was proposed as an alternative to the extendedWeibull models as it provides a more efficient fit to some real-life data sets in comparison to the aforementioned models. The paper proposes classical and Bayesian inferences for the Kies distribution based on records. Maximum likelihood estimates are studied jointly with asymptotic and bootstrap confidence intervals. Moreover, Bayes estimates, along with credible intervals are discussed assuming squared and LINEX loss functions. The proposed estimation methods have been investigated and compared via simulation studies. A real data set has been analysed for illustrative purposes.
Źródło:
Statistics in Transition new series; 2021, 22, 4; 153-170
1234-7655
Pojawia się w:
Statistics in Transition new series
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Bayesian estimation and prediction based on Rayleigh record data with applications
Autorzy:
Awwad, Raed R. Abu
Bdair, Omar M.
Abufoudeh, Ghassan K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1827533.pdf
Data publikacji:
2021-09-06
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
Bayesian estimation and prediction
Rayleigh distribution
record values
Markov Chain Monte Carlo samples
Opis:
Based on a record sample from the Rayleigh model, we consider the problem of estimating the scale and location parameters of the model and predicting the future unobserved record data. Maximum likelihood and Bayesian approaches under different loss functions are used to estimate the model's parameters. The Gibbs sampler and Metropolis-Hastings methods are used within the Bayesian procedures to draw the Markov Chain Monte Carlo (MCMC) samples, used in turn to compute the Bayes estimator and the point predictors of the future record data. Monte Carlo simulations are performed to study the behaviour and to compare methods obtained in this way. Two examples of real data have been analyzed to illustrate the procedures developed here.
Źródło:
Statistics in Transition new series; 2021, 22, 3; 59-79
1234-7655
Pojawia się w:
Statistics in Transition new series
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Type A Standard Uncertainty of Long-Term Noise Indicators
Autorzy:
Batko, W. M.
Stępień, B.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/176923.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
long-term noise indicator
uncertainty
non-classical statistics
kernel density estimation
bootstrap
Bayesian inference
Opis:
The problem of estimation of the long-term environmental noise hazard indicators and their uncer- tainty is presented in the present paper. The type A standard uncertainty is defined by the standard deviation of the mean. The rules given in the ISO/IEC Guide 98 are used in the calculations. It is usually determined by means of the classic variance estimators, under the following assumptions: the normality of measurements results, adequate sample size, lack of correlation between elements of the sample and observation equivalence. However, such assumptions in relation to the acoustic measurements are rather questionable. This is the reason why the authors indicated the necessity of implementation of non-classical statistical solutions. An estimation idea of seeking density function of long-term noise indicators distri- bution by the kernel density estimation, bootstrap method and Bayesian inference have been formulated. These methods do not generate limitations for form and properties of analyzed statistics. The theoretical basis of the proposed methods is presented in this paper as well as an example of calculation process of expected value and variance of long-term noise indicators LDEN and LN. The illustration of indicated solutions and their usefulness analysis were constant due to monitoring results of traffic noise recorded in Cracow, Poland.
Źródło:
Archives of Acoustics; 2014, 39, 1; 25-36
0137-5075
Pojawia się w:
Archives of Acoustics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Robust Bayesian estimation in a normal model with asymmetric loss function
Autorzy:
Boratyńska, Agata
Drozdowicz, Monika
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1338870.pdf
Data publikacji:
1999
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Matematyczny PAN
Tematy:
Bayes estimators
asymmetric loss function
robust Bayesian estimation
classes of priors
Opis:
The problem of robust Bayesian estimation in a normal model with asymmetric loss function (LINEX) is considered. Some uncertainty about the prior is assumed by introducing two classes of priors. The most robust and conditional Γ-minimax estimators are constructed. The situations when those estimators coincide are presented.
Źródło:
Applicationes Mathematicae; 1999, 26, 1; 85-92
1233-7234
Pojawia się w:
Applicationes Mathematicae
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Bayesian parameter estimation and adaptive control of Markov processes with time-averaged cost
Autorzy:
Borkar, V.
Associate, S.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1339007.pdf
Data publikacji:
1998
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Matematyczny PAN
Tematy:
time-averaged cost
adaptive control
asymptotic optimality
cost-biased estimate
Bayesian estimation
Opis:
This paper considers Bayesian parameter estimation and an associated adaptive control scheme for controlled Markov chains and diffusions with time-averaged cost. Asymptotic behaviour of the posterior law of the parameter given the observed trajectory is analyzed. This analysis suggests a "cost-biased" estimation scheme and associated self-tuning adaptive control. This is shown to be asymptotically optimal in the almost sure sense.
Źródło:
Applicationes Mathematicae; 1998-1999, 25, 3; 339-358
1233-7234
Pojawia się w:
Applicationes Mathematicae
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
The quantile estimation of the maxima of sea levels
Autorzy:
Dudziński, Marcin
Furmańczyk, Konrad
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/453826.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Katedra Ekonometrii i Statystyki
Tematy:
quantile estimation
frequentistic confidence interval
Bayesian confidence interval
peaks over threshold (POT)"
Opis:
The hydrological modeling has become an intensively studied subject in recent years. One of the most significant problems concerning this issue is to provide the mathematical and statistical tools, which allow to forecast extreme hydrological events, such as severe sea or river floodings. The extreme events on water have huge social and economic impact on the affected areas. Due to these reasons, each country has to protect itself against the flood danger, and consequently, the designing of reliable flood defences is of great importance to the safety of the region. For example, the sea dikes along the Dutch coastline are designed to withstand floods, which may occur once every 10 000 years. It means that the height of the dike is determined in such a way that the probability of the event that there is a flood in a given year equals 10-4. The computation of such the height level requires the estimation of the corresponding quantiles of the distributions of certain maxima of sea levels. In our paper, we present the procedures, which lead to the estimation of such the quantiles. We are mainly concerned with the interval estimation; in this context, we present the frequentistic and Bayesian approaches in constructing the desired confidence intervals.
Źródło:
Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych; 2011, 12, 1; 37-52
2082-792X
Pojawia się w:
Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Advantage of Bayesian approach to geotechnical designing
Zalety wnioskowania bayesowskiego w projektowaniu geotechnicznym
Autorzy:
Garbulewski, K
Jablonowski, S.
Rabarijoely, S.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/81659.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Wydawnictwo Szkoły Głównej Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie
Tematy:
parameter estimation
Bayesian approach
geotechnical designing
application
geotechnical engineering
geotechnical parameter
Źródło:
Annals of Warsaw University of Life Sciences - SGGW. Land Reclamation; 2009, 41, 2; 83-93
0208-5771
Pojawia się w:
Annals of Warsaw University of Life Sciences - SGGW. Land Reclamation
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Bayesian estimation of a shift point in a two-phase regression model
Bayesowska estymacja punktu zmiany w modelu regresji dwufazowej
Autorzy:
Jadamus-Hacura, Maria
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/904616.pdf
Data publikacji:
1997
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
two-phase-regression model
changing linear model
detection a break point
Bayesian estimation
test for structural stability
Opis:
The purpose of this paper is to carry out the Bayesian analysis of a two-phase regression model with an unknown break point. Essentially, there are two problems associated with a changing linear model. Firstly, one will want to be able to detect a break point, and secondly, assuming that a change has occurred, to be able to estimate it as well as other parameters of the model. Much of the classical testing procedure for the parameter constancy (as the Chow test, CUSUM, CUSUMSQ, tests and their modifications, predictions tests for structural stability) indicate only that the regression coefficients shifted, without specifying a break point. In this study we adopt the Bayesian methodology of investigating structural changes in regression models. The break point is identified as the largest posterior mass density, the peak of the posterior discrete distribution of a break point. It seems to work well with artificially generated data. The Bayesian framework also seems to be promising for extending the analysis of a single break to that of multiple breaks.
Źródło:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 1997, 141
0208-6018
2353-7663
Pojawia się w:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Optimisation of neural state variables estimators of two-mass drive system using the Bayesian regularization method
Autorzy:
Kamiński, M.
Orłowska-Kowalska, T.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/202379.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
electrical drive
two-mass system
state estimation
neural networks
training methods
Bayesian regularization
Opis:
The paper deals with the application of neural networks for state variables estimation of the electrical drive system with an elastic joint. The torsional vibration suppression of such drive system is achieved by the application of a special control structure with a state-space controller and additional feedbacks from mechanical state variables. Signals of the torsional torque and the load-machine speed, estimated by neural networks are used in the control structure. In the learning procedure of the neural networks a modified objective function with the regularization technique is introduced. For choosing the regularization parameters, the Bayesian interpretation of neural networks is used. It gives a possibility to calculate automatically these parameters in the learning process. In this work results obtained with the classical Levenberg-Marquardt algorithm and the expanded one by a regularization function are compared. High accuracy of the reconstructed signals is obtained without the necessity of the electrical drive system parameters identification. Simulation results show good precision of both presented neural estimators for a wide range of changes of the load speed and torque. Simulation results are verified by the laboratory experiments.
Źródło:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences; 2011, 59, 1; 33-38
0239-7528
Pojawia się w:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wykorzystanie sieci bayesowskich w szacowaniu ryzyka innowacyjnego
Using bayesian networks to estimate the innovative risk
Autorzy:
Knosala, R.
Landwójtowicz, A
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/340109.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Zarządzania Produkcją
Tematy:
innowacje
ryzyko innowacyjne
szacowanie ryzyka
innovations
innovative risk
risk estimation
Bayesian networks
Opis:
Today, the advantage of enterprises is built by the process of innovations implementation. A decision concerning the innovations implementation is always difficult and risky because innovations are specific kinds of investments and are a potential source of many threats. This is why before taking a decision about an implementation of a given solution, it is extremely important to make an analysis of its consequences. A risk analysis becomes more and more important in this aspect because it makes it possible to estimate the level of dangers which can be caused by a new investment solution. This is why the process of estimating innovation risk with the use of Bayesian networks has been presented in this work. Data from projects carried out under the Operational Programme Innovative Economy for the years 2007-2013 in Opole Province and the NETICA programme have been used in order to work out an exemplary method. It has been shown how to determine the innovative risk level with taking into consideration the adopted assumptions. Exemplary factors of the analysed risk concerning both the enterprise and the sheer undertaking have been characterised. In the first step, the most important factors of innovation risk and their measuring indicators have been specified. Assuming that the risk is a probability of an undesirable state occurrence (according to a negative concept), the authors have chosen the following indicators to estimate the danger of an innovation failure: W 1. Period of using technology in the world. W 2. Time of carrying out the project expressed in months. W 3. Value of the whole project. W 4. Size of the enterprise. W 5. Own financial resources designed for making innovation. W 6. Financial risk. W 7. Decision about granting a subsidy. The chosen factors (sources) of risk are only an exemplary set and were chosen on purpose from the point of view of an area of the analysed risk. It is necessary to remember that each potential source of danger can become the basis of a subsequent risk connected with the project being carried out. In this context, an aspect of choosing appropriate and the most important risk sources, from the point of view of the innovation efficacy, appears. It is an extremely important stage because as we know it is impossible to take into consideration all factors because the assessment of accuracy of the estimated risk shall depend on it. In this case authors also highlight the role of an expert who mainly directs the risk estimation process. This step is a little subjective but in reality, the subjectivity is present in almost every step of risk analysis. The next step included the specification of dependencies between the enumerated factors and the probability of the analysed states occurrence. Thanks to that, the elaboration of a simple Bayesian network has become possible. It has been shown, on its basis, how the level of innovation risk an be estimated if the specific information and assumptions are available.
Źródło:
Zarządzanie Przedsiębiorstwem; 2013, 16, 1; 28-34
1643-4773
Pojawia się w:
Zarządzanie Przedsiębiorstwem
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Real-time parameter estimation study for inertia properties of ground vehicles
Metody estymacji parametrów w czasie rzeczywistym dla wyznaczania właściwości inercyjnych pojazdu terenowego
Autorzy:
Kolansky, J.
Sandu, C.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/139960.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
parameter estimation
EKF
polynomial chaos
bayesian statistics
estymacja parametrów
chaos wielomianowy
statystyka bayesowska
Opis:
Vehicle parameters have a significant impact on handling, stability, and rollover propensity. This study demonstrates two methods that estimate the inertia values of a ground vehicle in real-time. Through the use of the Generalized Polynomial Chaos (gPC) technique for propagating the uncertainties, the uncertain vehicle model outputs a probability density function for each of the variables. These probability density functions (PDFs) can be used to estimate the values of the parameters through several statistical methods. The method used here is the Maximum A-Posteriori (MAP) estimate. The MAP estimate maximizes the distribution of P(β ׀z) where β is the vector of the PDFs of the parameters and z is the measurable sensor comparison. An alternative method is the application of an adaptive filtering method. The Kalman Filter is an example of an adaptive filter. This method, when blended with the gPC theory is capable at each time step of updating the PDFs of the parameter distributions. These PDF’s have their median values shifted by the filter to approximate the actual values.
Parametry pojazdu mają znaczny wpływ na jego właściwości, takie jak sterowalność, stabilność i odporność na wywrócenie. W pracy przedstawiono dwie metody estymacji parametrów inercyjnych pojazdu terenowego w czasie rzeczywistym. W modelu pojazdu z niepewnościami wyznacza się funkcje gęstości prawdopodobieństwa (PDF) dla każdej wielkości opisując propagację niepewności przez zastosowanie techniki uogólnionego chaosu wielomianowego (gPC). Funkcje te mogą być użyte do estymacji wartości parametrów przy wykorzystaniu różnych metod statystycznych. W pracy zastosowano metodę maksymalnego estymatora a posteriori (MAP). Estymator MAP maksymalizuje funkcję rozkładu P(β ׀z), gdzie β jest wektorem funkcji gęstości prawdopodobieństwa parametrów, a z jest wielkością mierzalną, otrzymaną z porównania wyjść czujników. Metodą alternatywną jest zastosowanie filtru adaptacyjnego, którego przykładem jest filtr Kalmana. Metoda ta, w połączeniu z techniką uogólnionego chaosu wielomianowego (gPC), umożliwia, w każdym kroku adaptacji, uaktualnianie funkcji gęstości prawdopodobieństwa (PDF) parametrów systemu. Działanie filtru powoduje, że mediany tych funkcji zmieniają się dążąc do rzeczywistych wartości poszukiwanych parametrów.
Źródło:
Archive of Mechanical Engineering; 2013, LX, 1; 7-21
0004-0738
Pojawia się w:
Archive of Mechanical Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Zdolności prognostyczne nowokeynesistowskich modeli DSGE małej skali ewnątrz próby. Próba porównania dla gospodarki Polski
The in-sample forecasting performace of New Keynesian small scale DSGE models comparison for Polish economy
Autorzy:
Kuchta, Zbigniew
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/945525.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
DSGE model
Bayesian estimation
forecast comparison
modele DSGE
estymacja bayesowska
porównanie prognoz
Opis:
This paper compares the in-sample forecasting performance of the new Keynesian small scale DSGE models. The comparison includes the standard sticky prices model and sticky prices and wages model of Erceg, Henderson and Levin. VAR models are used as the baseline. Comparison of forecasting errors has shown that Erceg, Henderson and Levin’s model is characterized by better forecasting performance than the sticky prices model with respect to inflation, production and real wages. Moreover, it better predicts inflation than the VAR models.
W pracy dokonano porównania zdolności prognostycznych modeli DSGE małej skali wewnątrz próby. W porównaniu wykorzystano podstawowy, nowokeynesistowski model monetarny oraz model Ercega, Hendersona i Levina, który rozszerza model podstawowy na przypadek lepkich płac nominalnych. Dodatkowo w analizie ujęto modele VAR, które stanowią podstawę ułatwiającą porównania. Porównanie błędów prognoz pokazało, że lepszymi zdolnościami prognostycznymi w przypadku inflacji, produkcji oraz realnej stawki płac charakteryzował się model Ercega, Hendersona i Levina. Model ten charakteryzował się również mniejszymi błędami predykcji inflacji niż modele VAR.
Źródło:
Gospodarka w Praktyce i Teorii; 2014, 2(35)
1429-3730
2450-095X
Pojawia się w:
Gospodarka w Praktyce i Teorii
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Estimation of stochastic traffic capacity using extreme value theory and censoring: a case study in Salem, New Hampshire
Autorzy:
Laflamme, E. M.
Ossenbruggen, P. J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/224150.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
stochastic capacity
estimation of traffic
daily flow maxima
capacity distribution function
censoring
computational Bayesian method
przepustowość ruchu
szacowanie ruchu
metoda bayesowska
Opis:
In this work, we introduce a method of estimating stochastic freeway capacity using elements of both extreme value theory and survival analysis. First, we define capacity data, or estimates of the capacity of the roadway, as the daily maximum flow values. Then, under a survival analysis premise, we introduce censoring into our definition. That is, on days when flows are sufficiently high and congestion occurs, corresponding flow maxima are considered true estimates of capacity; otherwise, for those days that do not observe high flows or congestion, flow maxima are deemed censored observations and capacities must be higher than the observations. By extreme value theory, the collection of flow maxima (block maxima) can be appropriately approximated with a generalized extreme value (GEV) distribution. Because of small sample sizes and the presence of censoring, a Bayesian framework is pursued for model fitting and parameter estimation. To lend credence to our proposed methodology, the procedure is applied to real-world traffic stream data collected by the New Hampshire Department of Transportation (NHDOT) at a busy location on Interstate I-93 near Salem, New Hampshire. Data were collected over a period of 11 months and raw data were aggregated into 15-minute intervals. To assess our procedure, and to provide proof of concept, several validation procedures are presented. First, using distinct training and validation subsets of our data, the procedure yields accurate predictions of highway capacity. Next, our procedure is applied to a training set to yield random capacities which are then used to predict breakdown in the validation set. The frequency of these predicted breakdowns is found to be statistically similar to observed breakdowns observed in our validation set. Lastly, after comparing our methodology to other methods of stochastic capacity estimation, we find our procedure to be highly successful.
Źródło:
Archives of Transport; 2018, 48, 4; 61-75
0866-9546
2300-8830
Pojawia się w:
Archives of Transport
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
MULTIPARAMETRIC AND HIERARCHICAL SPATIAL AUTOREGRESSIVE MODELS: THE EVALUATION OF THE MISSPECIFICATION OF SPATIAL EFFECTS USING A MONTE CARLO SIMULATION
WIELOPARAMETRYCZNE I HIERARCHICZNE MODELE PRZESTRZENNEJ AUTOREGRESJI. EWALUACJA SKUTKÓW BŁĘDNEJ SPECYFIKACJI EFEKTÓW PRZESTRZENNYCH NA PODSTAWIE SYMULACJI MONTE CARLO
Autorzy:
Łaszkiewicz, Edyta
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/654752.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
Model przestrzenny
model hierarchiczny
estymacja Monte Carlo
Bayesowska.
Spatial model
hierarchical model
Monte Carlo
Bayesian estimation.
Opis:
Artykuł ma na celu przetestowanie modelu przestrzennego i hierarchicznego, przeznaczonych do analiz procesów przestrzennych cechujących się przestrzenną heterogenicznością i autoregresją, pod kątem skutków błędnej specyfikacji efektów przestrzennych. W badaniu wykorzystano symulację Monte Carlo, którą przeprowadzono dla modelu m-SAR i HSAR. Wyniki badania wskazują, że błędne rozpoznanie przestrzennej homogeniczności lub heterogeniczności procesu wpływa negatywnie m.in. na oszacowania parametru interakcji przestrzennych na poziomie indywidualnym. Zastosowanie modelu m-SAR do analizy procesu z przestrzenną heterogenicznością skutkuje przeszacowaniem parametru interakcji przestrzennych.
The aim of this paper is to evaluate the spatial and hierarchical models for data generating processes with spatial heterogeneity and spatial dependence at the higher level. The simulation for the m-SAR and HSAR models was used to discuss the consequences of spatial misspecification. We noticed that the misspecification of spatial homogeneity or heterogeneity in both models affects i.a. the estimated parameter for spatial interactions at the individual level. Applying a m-SAR model for spatially heterogeneous processes causes the overestimation of the spatial interaction parameter.
Źródło:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2014, 5, 307
0208-6018
2353-7663
Pojawia się w:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wielokrotny filtr cząsteczkowy w estymacji stanu systemów dynamicznych
MultiPDF Particle Filter for State Estimation of Dynamical Systems
Autorzy:
Michalski, Jacek
Kozierski, Piotr
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/274890.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
Tematy:
estymacja stanu
systemy dynamiczne
filtr Bayesa
filtr cząsteczkowy
algorytm Bootstrap
wielokrotny filtr cząsteczkowy
state estimation
dynamical systems
Bayesian Filter
Particle Filter
Bootstrap Filter
MultiPDF Particle Filter
Opis:
W artykule poruszono problem estymacji stanu systemów dynamicznych oraz zaproponowano nową metodę jego rozwiązania – wielokrotny filtr cząsteczkowy. Jest to odmiana filtru cząsteczkowego pozwalająca na zrównoleglenie jego pracy przez podział na niezależne filtry tak, by umożliwić implementację algorytmu, także na urządzeniach o niedużej mocy obliczeniowej. Algorytm został zaimplementowany dla obiektu jedno- oraz wielowymiarowego, a jakość estymacji porównano dla różnej liczby cząsteczek. Do oceny działania algorytmu wykorzystano wskaźnik jakości aRMSE. Na podstawie badań stwierdzono, iż zrównoleglenie pracy filtru cząsteczkowego może poprawić działanie algorytmu.
In this paper the problem of state estimation of dynamical systems has been discussed and the new solution, named MultiPDF Particle Filter has been proposed. It is a modification of Particle Filter that allows to parallelize its work by dividing into independent filters in a way to enable the implementation of the algorithm also on devices with low computing power. The algorithm has been implemented for a one- and multi-dimensional object, and the quality of the estimation has been compared for a different number of particles. The quality index aRMSE has been used to evaluate the algorithm’s performance. Based on the simulation results it was found that the work parallelization of a Particle Filter can improve estimation quality of the algorithm.
Źródło:
Pomiary Automatyka Robotyka; 2019, 23, 1; 11-16
1427-9126
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Robotyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Wyświetlanie 1-15 z 27

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