SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

id:"swepub:oai:research.chalmers.se:4447e5e6-0990-4ed8-9d38-d01d8a690171"
 

Sökning: id:"swepub:oai:research.chalmers.se:4447e5e6-0990-4ed8-9d38-d01d8a690171" > Particle Filter bas...

Particle Filter based on Jaya optimisation for Bayesian updating of nonlinear models

Amavasai, Amardeep, 1988 (författare)
Chalmers tekniska högskola,Chalmers University of Technology
Dijkstra, Jelke, 1980 (författare)
Chalmers tekniska högskola,Chalmers University of Technology
 (creator_code:org_t)
2024
2024
Engelska.
Ingår i: Applied Soft Computing Journal. - 1568-4946. ; 158
  • Tidskriftsartikel (refereegranskat)
Abstract Ämnesord
Stäng  
  • Particle filter (PF) is a powerful and commonly used filtering technique based on Sequential Monte Carlo framework. The main challenge in using PF for nonlinear state and parameter estimation is the degeneracy of particles. Although resampling techniques can solve this to some extent, it would still result in particle impoverishment when a limited number of particles are used thereby affecting the accuracy. Hence, a hybrid metaheuristic optimisation algorithm that combines the PF with Jaya optimisation, (PF-JAYA) has been proposed and implemented for joint state and parameter estimation for geotechnical engineering problems. The performance of PF-JAYA has been compared against the traditional Particle Filter with Sampling Importance Resampling (PF-SIR) technique. The synthetic examples show that PF-JAYA outperforms PF-SIR in terms of accuracy, rate of convergence, parameter identification and particle diversity. Furthermore, the performance of PF-JAYA is independent of the choice of prior distribution and due to its superior convergence proves to be efficient when working with sparse monitoring information. The performance of PF-JAYA on Bayesian updating of state and parameters of an elastoplastic model for a synthetic embankment case has also been evaluated where, along with PF-SIR, the Ensemble Kalman Filter (EnKF) is also chosen for comparison. Finally a further evaluation using the Lorenz ‘63 model, shows the superior performance of PF-JAYA in terms of accuracy and precision over the classical Data Assimilation techniques.

Ämnesord

TEKNIK OCH TEKNOLOGIER  -- Elektroteknik och elektronik -- Reglerteknik (hsv//swe)
ENGINEERING AND TECHNOLOGY  -- Electrical Engineering, Electronic Engineering, Information Engineering -- Control Engineering (hsv//eng)
TEKNIK OCH TEKNOLOGIER  -- Elektroteknik och elektronik -- Signalbehandling (hsv//swe)
ENGINEERING AND TECHNOLOGY  -- Electrical Engineering, Electronic Engineering, Information Engineering -- Signal Processing (hsv//eng)

Nyckelord

Monitoring data
Geotechnical models
Jaya optimisation
Particle filter
Data assimilation

Publikations- och innehållstyp

art (ämneskategori)
ref (ämneskategori)

Hitta via bibliotek

Till lärosätets databas

Hitta mer i SwePub

Av författaren/redakt...
Amavasai, Amarde ...
Dijkstra, Jelke, ...
Om ämnet
TEKNIK OCH TEKNOLOGIER
TEKNIK OCH TEKNO ...
och Elektroteknik oc ...
och Reglerteknik
TEKNIK OCH TEKNOLOGIER
TEKNIK OCH TEKNO ...
och Elektroteknik oc ...
och Signalbehandling
Artiklar i publikationen
Applied Soft Com ...
Av lärosätet
Chalmers tekniska högskola

Sök utanför SwePub

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy