SwePub
Tyck till om SwePub Sök här!
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

onr:"swepub:oai:DiVA.org:kth-216419"
 

Sökning: onr:"swepub:oai:DiVA.org:kth-216419" > Simulated Pseudo Ma...

Simulated Pseudo Maximum Likelihood Identification of Nonlinear Models

Abdalmoaty, Mohamed, 1986- (författare)
KTH,Reglerteknik,ACCESS Linnaeus Centre,System Identification,KTH, Reglerteknik
Hjalmarsson, Håkan, 1962- (författare)
KTH,Reglerteknik,ACCESS Linnaeus Centre,System Identification,KTH, Reglerteknik
 (creator_code:org_t)
Elsevier, 2017
2017
Engelska.
Ingår i: The 20th IFAC World Congress. - : Elsevier. ; 50:1, s. 14058-14063
  • Konferensbidrag (refereegranskat)
Abstract Ämnesord
Stäng  
  • Nonlinear stochastic parametric models are widely used in various fields. However, for these models, the problem of maximum likelihood identification is very challenging due to the intractability of the likelihood function. Recently, several methods have been developed to approximate the analytically intractable likelihood function and compute either the maximum likelihood or a Bayesian estimator. These methods, albeit asymptotically optimal, are computationally expensive. In this contribution, we present a simulation-based pseudo likelihood estimator for nonlinear stochastic models. It relies only on the first two moments of the model, which are easy to approximate using Monte-Carlo simulations on the model. The resulting estimator is consistent and asymptotically normal. We show that the pseudo maximum likelihood estimator, based on a multivariate normal family, solves a prediction error minimization problem using a parameterized norm and an implicit linear predictor. In the light of this interpretation, we compare with the predictor defined by an ensemble Kalman filter. Although not identical, simulations indicate a close relationship. The performance of the simulated pseudo maximum likelihood method is illustrated in three examples. They include a challenging state-space model of dimension 100 with one output and 2 unknown parameters, as well as an application-motivated model with 5 states, 2 outputs and 5 unknown parameters.

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

System identification
Nonlinear systems
Stochastic systems
Monte Carlo method
Electrical Engineering
Elektro- och systemteknik

Publikations- och innehållstyp

ref (ämneskategori)
kon (ämneskategori)

Hitta via bibliotek

Till lärosätets databas

Hitta mer i SwePub

Av författaren/redakt...
Abdalmoaty, Moha ...
Hjalmarsson, Håk ...
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
IFAC-PapersOnLin ...
Av lärosätet
Kungliga Tekniska Högskolan
Uppsala universitet

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