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2018 | OriginalPaper | Buchkapitel

Fast and Robust Online Dynamic System Identification

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Abstract

A new method is proposed for black-box linear model identification of a dynamic system embedded at a nearly Gaussian noise. The Gaussian process can highlight areas of the output spaces where the prediction quality is poor, due to the lack of data or its complexity, by indicating the higher variance of the predicted mean; the input spaces in which we can reconstruct data represent the expected values. This paper proposed a new approach for the online system identification for non-zero initial conditions in the moving window.

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Metadaten
Titel
Fast and Robust Online Dynamic System Identification
verfasst von
Andrzej Latocha
Copyright-Jahr
2018
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-64474-5_18