• 主题
高级搜索  >
历史搜索 清空历史
首页> 外文会议>Chinese Control Conference >Probabilistic PCA based spatio-temporal multi-modeling for distributed parameter processes
【24h】

Probabilistic PCA based spatio-temporal multi-modeling for distributed parameter processes

机译：基于概率PCA的分布式参数流程的时空多模型

获取原文
页面导航
  • 摘要
  • 著录项
  • 相似文献
  • 相关主题

摘要

Data-based modeling of unknown distributed parameter systems (DPSs) is very challenging due to their infinite-dimensional, nonlinear and even time-varying dynamics. To get a low-order model for applications, the principal component analysis (PCA) is often used. However, as a linear dimension reduction, it only leads to one set of fixed spatial bases. Therefore a good performance for nonlinear and time-varying DPSs could not be guaranteed. In this study, a probabilistic PCA based spatio-temporal multi-modeling is proposed. Due to its multi-modeling mechanism, a better performance can be achieved, which is demonstrated by simulations.
机译：基于数据的未知分布式参数系统（DPS）的建模是由于它们的无限维度，非线性甚至时变动力学引起的非常具有挑战性。要获得应用程序的低阶模型，通常使用主成分分析（PCA）。然而，作为线性尺寸减少，它只导致一组固定的空间基础。因此，不能保证非线性和时变DPS的良好性能。在该研究中，提出了一种基于概率的PCA的时空多建模。由于其多建模机制，可以实现更好的性能，这是通过模拟证明的。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱：kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备：11010802029741号 ICP备案号：京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有

  • 客服微信

  • 服务号