| Título : |
Errors-in-Variables Methods in System Identification |
| Tipo de documento: |
documento electrónico |
| Autores: |
Söderström, Torsten, Autor |
| Mención de edición: |
1 ed. |
| Editorial: |
[s.l.] : Springer |
| Fecha de publicación: |
2018 |
| Número de páginas: |
XXVII, 485 p. 30 ilustraciones, 3 ilustraciones en color. |
| ISBN/ISSN/DL: |
978-3-319-75001-9 |
| Nota general: |
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. |
| Palabras clave: |
Ingeniería de control teoría del sistema Teoría del control Telecomunicación Red de computadoras Estadísticas Teoría de sistemas y control Teoría de Sistemas Control Ingeniería en Comunicaciones Redes Redes de comunicación informática Teoría y métodos estadísticos |
| Índice Dewey: |
629.8312 |
| Resumen: |
Este libro presenta una descripción general de los diferentes métodos de errores en variables (EIV) que se pueden utilizar para la identificación del sistema. Los lectores explorarán las propiedades de un problema EIV. Estos problemas juegan un papel importante cuando el propósito es la determinación de las leyes físicas que describen el proceso, más que la predicción o el control de su comportamiento futuro. Los problemas de EIV suelen ocurrir cuando el propósito del modelado es obtener información física sobre un proceso. La identificabilidad de los parámetros del modelo para problemas EIV no es una cuestión trivial y se dan condiciones suficientes para la identificabilidad. El autor cubre varios aspectos de la modelización que, en conjunto, pueden encontrar una solución, incluida la caracterización de las propiedades del ruido, la extensión a sistemas multivariables y modelos de tiempo continuo. El libro encuentra soluciones que están constituidas por métodos que son compatibles con un conjunto de datos ruidosos, que los enfoques tradicionales de soluciones, como los mínimos cuadrados (totales), no encuentran. Se presentan varios métodos de identificación para el problema EIV. Cada método va acompañado de un análisis detallado basado en la teoría estadística y se explica la relación entre los diferentes métodos. Se cubren una multitud de métodos, incluidos: métodos de variables instrumentales; métodos basados en compensación de sesgos; métodos de comparación de covarianza; y error de predicción y métodos de máxima verosimilitud. El libro muestra cuántos de los métodos se pueden aplicar en el dominio del tiempo o de la frecuencia y proporciona métodos especiales adaptados al caso de excitación periódica. Concluye con un capítulo específicamente dedicado a aspectos prácticos y perspectivas de usuario que facilitarán la transferencia del material teórico a su aplicación en sistemas reales. Los métodos de errores en variables en la identificación de sistemas brindan a los lectores la posibilidad de recuperar la verdadera dinámica del sistema a partir de mediciones ruidosas, mientras resuelven sistemas de ecuaciones sobredeterminados, lo que lo hace adecuado tanto para estadísticos como para matemáticos. El libro también actúa como referencia para investigadores e ingenieros informáticos debido a su exploración detallada de los problemas de EIV. . |
| Nota de contenido: |
Chapter 1. Introduction -- Chapter 2. The Static Case -- Chapter 3. The Errors-in-Variables Problem for Dynamic Systems -- Chapter 4. Identifiability Aspects -- Chapter 5. Modeling Aspects -- Chapter 6. Elementary Methods -- Chapter 7. Methods Based on Bias-Compensation -- Chapter 8. Covariance Matching -- Chapter 9. Prediction Error and Maximum Likelihood Methods -- Chapter 10. Frequency Domain Methods -- Chapter 11. Total Least Squares -- Chapter 12. Methods for Periodic Data -- Chapter 13. Algorithmic Properties -- Chapter 14. Asymptotic Distributions -- Chapter 15. Errors-in-Variables Problems in Practice -- Index -- References. |
| En línea: |
https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] |
| Link: |
https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i |
Errors-in-Variables Methods in System Identification [documento electrónico] / Söderström, Torsten, Autor . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2018 . - XXVII, 485 p. 30 ilustraciones, 3 ilustraciones en color. ISBN : 978-3-319-75001-9 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
| Palabras clave: |
Ingeniería de control teoría del sistema Teoría del control Telecomunicación Red de computadoras Estadísticas Teoría de sistemas y control Teoría de Sistemas Control Ingeniería en Comunicaciones Redes Redes de comunicación informática Teoría y métodos estadísticos |
| Índice Dewey: |
629.8312 |
| Resumen: |
Este libro presenta una descripción general de los diferentes métodos de errores en variables (EIV) que se pueden utilizar para la identificación del sistema. Los lectores explorarán las propiedades de un problema EIV. Estos problemas juegan un papel importante cuando el propósito es la determinación de las leyes físicas que describen el proceso, más que la predicción o el control de su comportamiento futuro. Los problemas de EIV suelen ocurrir cuando el propósito del modelado es obtener información física sobre un proceso. La identificabilidad de los parámetros del modelo para problemas EIV no es una cuestión trivial y se dan condiciones suficientes para la identificabilidad. El autor cubre varios aspectos de la modelización que, en conjunto, pueden encontrar una solución, incluida la caracterización de las propiedades del ruido, la extensión a sistemas multivariables y modelos de tiempo continuo. El libro encuentra soluciones que están constituidas por métodos que son compatibles con un conjunto de datos ruidosos, que los enfoques tradicionales de soluciones, como los mínimos cuadrados (totales), no encuentran. Se presentan varios métodos de identificación para el problema EIV. Cada método va acompañado de un análisis detallado basado en la teoría estadística y se explica la relación entre los diferentes métodos. Se cubren una multitud de métodos, incluidos: métodos de variables instrumentales; métodos basados en compensación de sesgos; métodos de comparación de covarianza; y error de predicción y métodos de máxima verosimilitud. El libro muestra cuántos de los métodos se pueden aplicar en el dominio del tiempo o de la frecuencia y proporciona métodos especiales adaptados al caso de excitación periódica. Concluye con un capítulo específicamente dedicado a aspectos prácticos y perspectivas de usuario que facilitarán la transferencia del material teórico a su aplicación en sistemas reales. Los métodos de errores en variables en la identificación de sistemas brindan a los lectores la posibilidad de recuperar la verdadera dinámica del sistema a partir de mediciones ruidosas, mientras resuelven sistemas de ecuaciones sobredeterminados, lo que lo hace adecuado tanto para estadísticos como para matemáticos. El libro también actúa como referencia para investigadores e ingenieros informáticos debido a su exploración detallada de los problemas de EIV. . |
| Nota de contenido: |
Chapter 1. Introduction -- Chapter 2. The Static Case -- Chapter 3. The Errors-in-Variables Problem for Dynamic Systems -- Chapter 4. Identifiability Aspects -- Chapter 5. Modeling Aspects -- Chapter 6. Elementary Methods -- Chapter 7. Methods Based on Bias-Compensation -- Chapter 8. Covariance Matching -- Chapter 9. Prediction Error and Maximum Likelihood Methods -- Chapter 10. Frequency Domain Methods -- Chapter 11. Total Least Squares -- Chapter 12. Methods for Periodic Data -- Chapter 13. Algorithmic Properties -- Chapter 14. Asymptotic Distributions -- Chapter 15. Errors-in-Variables Problems in Practice -- Index -- References. |
| En línea: |
https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] |
| Link: |
https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i |
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