检索结果-南通市图书馆

检索条件"主题词=RNN,Monte Carlo Integration"

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Particle Filter based Neural Network Modeling of Nonlinear Systems for State Space Estimation

Particle Filter based Neural Network Modeling of Nonlinear S...

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2009中国控制与决策会议

作者： M.V Rajesh Archana R A Unnikrishnan R Gopikakaumari Govt.Model Engineering College Thrikkakara(PO)CochinKeralaIndia-682 021 Federal Institute of Science & Technology MookkannurAngamaliKeralaIndia Naval Physical & Oceanographic Laboratory (DRDO-Govt.of India)CochinKeralaIndia-682021 Cochin University of Science & Technology CUSAT(PO)KeralaIndia-682022

＜正＞The system identification/modeling problem looks for a suitably parameterized model,representing a given *** parameters of the model are adjusted to optimize a performance function based on error between the given process output and identified process *** linear system identification field is well established with many classical approaches whereas most of those methods cannot be applied for nonlinear *** problem becomes tougher if the system is completely unknown with only the output time series is *** has been reported that the capability of Artificial Neural Network to approximate all linear and nonlinear input-output maps makes it predominantly suitable for the identification of nonlinear systems,where only the output time series is available.[1][2][4][5].The work reported here is an attempt of modeling certain nonlinear systems using recurrent neural networks with Extended Kalman Filtering（EKF） and Particle Filtering（PF） approaches[19].An assessment on the model performances in the mean square error（MSE） sense has also been done for both.

关键词： EKF MSE Particle Filter State Space modeling rnn,monte carlo integration SIR

来源： cnki会议评论

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