Optimum Order Estimation of Reduced Macromodels Based on a Geometric Approach for Projection-Based MOR Methods

Nouri; B.; Nakhla; M.S.; Achar; R.

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Optimum Order Estimation of Reduced Macromodels Based on a Geometric Approach for Projection-Based MOR Methods

机译：基于几何的基于投影的MOR方法的简化宏模型的最优阶估计

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Estimation of the optimal order of reduced models in existing macromodeling techniques is a challenging task and is often based on heuristics. In this paper, a new algorithm is described for estimating the minimum acceptable order for reduced models of linear systems to ensure accurate as well as efficient transient behavior. The precise determination of the optimum order for a reduced system is based on evaluation of the number of false nearest neighbors.

机译：在现有的宏建模技术中，对简化模型的最佳顺序进行估计是一项艰巨的任务，并且通常基于启发式算法。在本文中，描述了一种新算法，用于估计线性系统简化模型的最小可接受阶数，以确保准确和有效的瞬态行为。精简系统最优顺序的精确确定是基于对错误最近邻居的数量的评估。

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来源
《Components, Packaging and Manufacturing Technology, IEEE Transactions on》 |2013年第7期|1218-1227|共10页
作者
Nouri; B.; Nakhla; M.S.; Achar; R.;
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作者单位

Department of Electronics;

Carleton University;

Ottawa;

Canada|c|;

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类
关键词
False nearest neighbor (FNN); linear network analysis; macromodeling; neighborhood range; order estimation; parallel processing; projection; reduced-order models;

机译：伪最近邻（FNN）;线性网络分析;宏建模;邻域范围;阶数估计;并行处理;投影;降阶模型;

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