О НЕПАРАМЕТРИЧЕСКОЙ ИДЕНТИФИКАЦИИ ДИСКРЕТНО-НЕПРЕРЫВНЫХ ПРОЦЕССОВ ПРИ РАЗЛИЧНОЙ ДИСКРЕТНОСТИ КОНТРОЛЯ ПЕРЕМЕННЫХ | Научно-инновационный портал СФУ

О НЕПАРАМЕТРИЧЕСКОЙ ИДЕНТИФИКАЦИИ ДИСКРЕТНО-НЕПРЕРЫВНЫХ ПРОЦЕССОВ ПРИ РАЗЛИЧНОЙ ДИСКРЕТНОСТИ КОНТРОЛЯ ПЕРЕМЕННЫХ

Перевод названия: ABOUT DISCRETE-CONTINUOUS PROCESS NONPARAMETRIC IDENTIFICATION IN VARIOUS DISCRETE VARIABLE CONTROL

Тип публикации: статья из журнала

Год издания: 2014

Ключевые слова: omissions in data, Nonparametric identification, a priori information, discrete-continuous process, Пропуски в данных, непараметрическая идентификация, априорная информация, дискретно-непрерывный процесс

Аннотация: В работе рассматривается задача идентификации дискретно-непрерывных процессов при различной дискретности контроля «входных-выходных» переменных. Рассматриваемый процесс является динамическим, однако по причине сложности контроля выходных переменных относится к классу статических с задержкой. Вследствие различной дискретности контроля переменных матрица наблюдений процесса содержит в себе пропуски. Качество решения задачи идентификации по выборке наблюдений с пропусками снижается. Для повышения качества решения задачи идентификации предлагается методика заполнения пропусков «входных-выходных» переменных в матрицах наблюдений. Для заполнения предлагается использовать методы непараметрической идентификации. Результаты вычислительных экспериментов показали, что задача идентификации по заполненной матрице наблюдений решается более точно, чем по матрице наблюдений с пропусками. Относительная ошибка моделирования после заполнения сокращается в среднем на 5-10%. In the article the task of identification of discrete continuous processes is considered in case of different discretization "input-output" control variables. Considered process is dynamic. However, it belongs to the static class with time delay because of complexity of output control variables. The matrix of process observations has data omissions because of different discretization of control variables. If the observation matrix has omissions, quality of the identification task solution decreases. For quality improvement of the identification task solution the technique of data omissions filling is offered. Methods of nonparametric identification are offered to fill the omissions. Results of computing experiments shows that the identification task solution on the filled matrix of observations is solved more precisely, than on matrix of observations with omissions. The relative error of simulation after filling is reduced on the average by 5-10%.

Ссылки на полный текст

Издание

Журнал: Современные проблемы науки и образования

Выпуск журнала: 2

Номера страниц: 139-139

ISSN журнала: 20707428

Место издания: Пенза

Издатель: Общество с ограниченной ответственностью "Издательский Дом "Академия Естествознания"

Авторы

Вхождение в базы данных

Информация о публикациях загружается с сайта службы поддержки публикационной активности СФУ. Сообщите, если заметили неточности.

Вы можете отметить интересные фрагменты текста, которые будут доступны по уникальной ссылке в адресной строке браузера.