کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
697886 | 890386 | 2009 | 12 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Non-asymptotic confidence regions for model parameters in the presence of unmodelled dynamics
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
سایر رشته های مهندسی
کنترل و سیستم های مهندسی
پیش نمایش صفحه اول مقاله
![عکس صفحه اول مقاله: Non-asymptotic confidence regions for model parameters in the presence of unmodelled dynamics Non-asymptotic confidence regions for model parameters in the presence of unmodelled dynamics](/preview/png/697886.png)
چکیده انگلیسی
This paper deals with the problem of constructing confidence regions for the parameters of truncated series expansion models. The models are represented using orthonormal basis functions, and we extend the ‘Leave-out Sign-dominant Correlation Regions’ (LSCR) algorithm such that non-asymptotic confidence regions for the parameters can be constructed in the presence of unmodelled dynamics. The constructed regions have guaranteed probability of containing the true parameters for any finite number of data points. The algorithm is first developed for FIR models and then extended to models with generalized orthonormal basis functions. The usefulness of the developed approach is demonstrated for FIR and Laguerre models in simulation examples.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Automatica - Volume 45, Issue 10, October 2009, Pages 2175–2186
Journal: Automatica - Volume 45, Issue 10, October 2009, Pages 2175–2186
نویسندگان
Marco C. Campi, Sangho Ko, Erik Weyer,