کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
716387 | 892221 | 2012 | 6 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Pitfalls of the parametric approaches exploiting cross-validation for model order selection*
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
سایر رشته های مهندسی
مکانیک محاسباتی
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
Prediction error methods (PEM) are often used to identify a dynamic system starting from input-output samples. In particular, in the classical parametric scenario models of different order are identified from data and compared using the cross validation (CV) paradigm where measurements are split into a training and a validation data set. However, some inefficiencies related to this popular approach to system identification have been recently pointed out. This paper provides some insights on the reasons of such pitfalls, clarifying why PEM equipped with CV may lead to estimators with large variance and a poor predictive capability on new data.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: IFAC Proceedings Volumes - Volume 45, Issue 16, July 2012, Pages 215-220
Journal: IFAC Proceedings Volumes - Volume 45, Issue 16, July 2012, Pages 215-220