bibtype C - Conference Paper (international conference)
ARLID 0086414
utime 20240111140650.4
mtime 20071002235959.9
title (primary) (eng) Model Mixing for Long-Term Extrapolation
specification
page_count 6 s.
media_type CD, WWW
serial
ARLID cav_un_epca*0086413
ISBN 978-3-901608-32-2
title Proceedings of the 6th EUROSIM Congress on Modelling and Simulation
page_num 1-6
publisher
place Vienna
name ARGESIM-ARGE Simulation News
year 2007
title (cze) Míchání modelů pro dlouhodobou extrapolaci
keyword Simulation
keyword Modelling
keyword Estimation
keyword Multiple models
author (primary)
ARLID cav_un_auth*0212695
name1 Ettler
name2 P.
country CZ
author
ARLID cav_un_auth*0101124
name1 Kárný
name2 Miroslav
institution UTIA-B
full_dept Department of Adaptive Systems
fullinstit Ústav teorie informace a automatizace AV ČR, v. v. i.
author
ARLID cav_un_auth*0101168
name1 Nedoma
name2 Petr
institution UTIA-B
fullinstit Ústav teorie informace a automatizace AV ČR, v. v. i.
source
source_type pdf soubor
url http://as.utia.cz/publications/2007/EttKarNed_07.pdf
source_size 320kB
cas_special
project
project_id 1ET100750401
agency GA AV ČR
ARLID cav_un_auth*0001792
project
project_id 1M0572
agency GA MŠk
ARLID cav_un_auth*0001814
research CEZ:AV0Z10750506
abstract (eng) Reliable extrapolation - simulation or prediction - of system output is an invaluable departure point for the control system design. For application of model-based techniques, the knowledge of the model structure is essential. It can be based purely on the physical point of view or estimated from process data while the system is considered as a "black box". Mixing of both methods results in "grey box" modelling. Often, modelled systems are governed by several known physical laws and each of these laws implies a model, which should match the data. Nevertheless inevitable uncertainties often make simulated outputs of respective models unreliable. The problem is especially pronounced for systems with a significant time delay. This motivates search for methods, which utilize all available models at once and mix their outputs with the aim to get better results. In the paper, four variants of mixing are considered, discussed and their performance compared on industrial data.
abstract (cze) Věrohodná extrapolace - simulace nebo predikce - výstupu systému je cenným základem pro návrh řídicího systému. Mají-li být k tomu využity postupy založené na modelu procesu, je znalost struktury modelu podstatná. Model může být založen čistě na fyzikálním hledisku nebo může být odhadnut z dostupných dat - v takovém případě je na proces pohlíženo jako na "black box - černou skříňku". Sloučení obou postupů je možno nazývat "grey box" modelováním. V mnoha případech se modelovaný systém chová podle několika fyzikálních zákonů současně a z každého z nich lze odvodit model, který by měl odpovídat datům. Nicméně měřená data jsou vždy zatížena neurčitostí, kvůli které mohou být simulace založené na těchto modelech nevěrohodné. Problém je ještě výraznější u systémů s velkým dopravním zpožděním. To bylo motivací pro hledání metod, které využívají několik modelů najednou a míchají jejich výstupy, aby se dosáhlo lepšího výsledku.
action
ARLID cav_un_auth*0230732
name EUROSIM Congress on Modelling and Simulation /6./
place Ljubljana
dates 09.09.2007-13.09.2007
country SI
reportyear 2008
RIV BB
permalink http://hdl.handle.net/11104/0148689
arlyear 2007
mrcbU56 pdf soubor 320kB
mrcbU63 cav_un_epca*0086413 Proceedings of the 6th EUROSIM Congress on Modelling and Simulation 978-3-901608-32-2 1 6 Vienna ARGESIM-ARGE Simulation News 2007