Kernel Identification Method for Error Model on Engine Model Identificaion

نویسندگان
چکیده

برای دانلود باید عضویت طلایی داشته باشید

برای دانلود متن کامل این مقاله و بیش از 32 میلیون مقاله دیگر ابتدا ثبت نام کنید

اگر عضو سایت هستید لطفا وارد حساب کاربری خود شوید

منابع مشابه

mortality forecasting based on lee-carter model

over the past decades a number of approaches have been applied for forecasting mortality. in 1992, a new method for long-run forecast of the level and age pattern of mortality was published by lee and carter. this method was welcomed by many authors so it was extended through a wider class of generalized, parametric and nonlinear model. this model represents one of the most influential recent d...

15 صفحه اول

Model Error Concepts in Identification for Control

We examine some recent methods for System Identification, that also deliver non-parametric error bounds, suited for a robust controller design. In particular, we look at Stochastic Embedding, Set Membership Identification and Model Error Modelling. We briefly review the main ideas together with existing computational solutions and present a comparative example.

متن کامل

Nonparametric Regression Estimation under Kernel Polynomial Model for Unstructured Data

The nonparametric estimation(NE) of kernel polynomial regression (KPR) model is a powerful tool to visually depict the effect of covariates on response variable, when there exist unstructured and heterogeneous data. In this paper we introduce KPR model that is the mixture of nonparametric regression models with bootstrap algorithm, which is considered in a heterogeneous and unstructured framewo...

متن کامل

teacher educator evaluation model

اگرکیفیت معلم کلاس برای بهبودیادگیری دانش آموزحیاتی است،پس کیفیت اساتیددانشجو-معلمان، یابه عبارتی معلمین معلمان نیزبرای پیشرفت آموزش بسیارمهم واساسی است.ناگفته پیداست که یک سیستم مناسب آموزش معلمان ،معلمین با کیفیتی را تربیت خواهدکرد.که این کار منجربه داشتن مدارس خوب، ودرنتیجه نیروی کارماهرتروشهروندبهتربرای جامعه خواهدشد. اساتیددانشجو-معلمان نقشی بسیارمهم را در سیستم اموزش معلمان درسراسرجهان ای...

Stochastic Subspace Identification: Valid Model, Asymptotics and Model Error Bounds

This paper investigates the ability of the stochastic subspace identification technique to return a valid model from finite measurement data, its asymptotic properties as the data set becomes large, and asymptotic error bounds of the identified model (in terms of H2 and H∞ norms). First, a new and straightforward LMI-based approach is proposed, which returns a valid identified model even in cas...

متن کامل

ذخیره در منابع من


  با ذخیره ی این منبع در منابع من، دسترسی به آن را برای استفاده های بعدی آسان تر کنید

ژورنال

عنوان ژورنال: Transactions of the Society of Instrument and Control Engineers

سال: 2014

ISSN: 0453-4654,1883-8189

DOI: 10.9746/sicetr.50.311