erreur de réalisation du système

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Résumé

Le document décrit plus les erreurs immuables – les méthodes d’identification à plusieurs niveaux. Le contexte et les incitations sont donc donnés, et des exemples révèlent pourquoi les problèmes d’identification peuvent devenir assez difficiles. Sous des hypothèses générales faibles, chaque modèle n’est pas identifiable, mais peut néanmoins être paramétré à l’aide de degrés de liberté. Des exemples sont également donnés où l’identifiabilité est sans aucun doute atteinte sous d’autres hypothèses. Un certain nombre d’approches d’estimation des paramètres des modèles d’erreurs variables sont présentées. Les hypothèses sous-jacentes et les principes de la gestion des personnes sont mis en évidence.

Introduction

Quel est généralement le problème d’identité réelle du système à temps discret ? ?

La tâche d’identification d’un cercle discret d’horodatages peut être définie comme suit : où x[n] est le signal réellement transmis, k[n] est la réponse de réaction associée à un corps humain linéaire invariant dans le temps (LTI), ϵ[ n] est le bruit, et y[n] est tout le signal normalement reçu.

De nombreuses solutions différentes ont été lancées pour identifier les systèmes basés sur des systèmes dynamiques en ligne droite en mesurant les produits cassés par le bruit, voir par exemple, Ljung (1999) et Söderström et (1989) stoica. D’autre part, l’estimation de tous les paramètres des approches dynamiques linéaires, ainsi que des données susceptibles d’être ensuite affectées par du simple bruit, a toujours été reconnue comme une crise presque insoluble. Les tracés pour lesquels des erreurs de mesure ou du bruit sont présents à chaque sortie et sortie du client sont communément appelés modèles d’erreur dans les éléments (EIV). Ils jouent un certain rôle important lorsque le but est de déterminer les lois physiques qui expliquent un processus particulier, et non de prédire son comportement futur. 000 liens. Chacune des bases de données du nombre de publications, telles que Science Index et / ou Elsevier Science Direct, fournit plusieurs éléments de preuve différents d’une centaine de dollars sur ce seul sujet. Cet endroit est donc un peu spacieux. La grande majorité des journaux sont écrits d’un point de vue appliqué et peuvent concerner réellement la biomédecine, la chimie chimique, l’ingénierie, l’horticulture, l’économétrie, la gestion, l’ingénierie mécanique, la finance, l’écologie, les sciences de la planète, les systèmes d’imagerie et l’analyse hors du monde. cycle et fertilité, etc. Il en va de même pour de nombreux articles dans divers bulletins statistiques. Dans le cas des systèmes statiques, chaque représentation EIV est étroitement liée à d’autres représentations qui supportent des choses bien connues telles que les modèles latents. Modèles paramétrés mais aussi factoriels (Fuller, 1988, Scherrer Deistler, et accessoirement 1998, Van Schuppen, 1989). entre entrée muette et entrée silencieuse. Cela peut être dû au fait que cela vous laisse le temps de mieux comprendre les relations commerciales sous-jacentes spécifiques plutôt que de faire de bonnes prédictions basées principalement sur des détails bruyants. Il s’agit d’une toute nouvelle motivation “classique” qui nous est familière si bien qu’elle va s’imposer dans d’autres domaines en matière d’économétrie. Dans certaines applications, peut-être des méthodes ordinaires de domaines non techniques tels que la biochimie et la biologie et la biologie, l’économie, l’environnement, il peut être utile et intéressant de mettre en balance une expérience d’identification avec une recherche conçue par quelqu’un d’autre, et, d’une Bien sûr, le modélisateur doit travailler car c’est avec notre compréhension de la plupart des entrées et sorties enregistrées. Une autre situation se présente lorsque le vecteur parmi un ensemble de données multivariées doit être approximé sur la base d’un nombre léger de facteurs, ce qui est une motivation assez standard appropriée pour les tests de détail. La troisième situation se produit lorsque cet utilisateur ne dispose pas d’informations de catégorisation suffisamment précises pour les signaux disponibles vers les pointes d’entrée et de sortie, ainsi qu’il préfère utiliser leur système de gabarit “symétrique”. Ceci est directement opposé au style de modélisation comportementale (Hage et al., fin Markovsky 1990s, ainsi que al., 2006 ; Markovsky De plus ensuite al., 2005, Willems, 1986). Nous y reviendrons plus tard, dans la section 2, il y a des problèmes avec EIV.

À quoi peut servir l’identification du programme ?

Le cours d’identification du système comprend des opérations statistiques pour créer p des solutions mathématiques de systèmes vitaux basées sur des conseils personnels mesurés. L’identification du système comprend également la conception parfaite de l’expérience et la collecte rapide de données significatives pour asseoir ces modèles supérieurs ainsi que la réduction de modèle.

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