A Bayesian Method for Estimating Parameters in Stochastic Differential

Equations Hadiseh Karimi; Kimberley B. McAuley

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A Bayesian Method for Estimating Parameters in Stochastic Differential

机译：贝叶斯方法估计随机微分参数

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A Bayesian algorithm is developed for estimating parameters in nonlinear stochastic differential equation (SDE) models. The proposed algorithm uses prior information about parameters and builds on the approximate expectation maximization (AEM) algorithm (Karimi and McAuley, 2014a). A nonlinear continuous stirred tank reactor (CSTR) model is used to compare the effectiveness of the Bayesian algorithm to that of the AEM algorithm. For the CSTR example studied, the proposed method provides more accurate parameter estimates, especially for small data sets.

机译：开发了贝叶斯算法来估计非线性随机微分方程（SDE）模型中的参数。所提出的算法使用有关参数的先验信息，并以近似期望最大化（AEM）算法为基础（Karimi和McAuley，2014a）。非线性连续搅拌釜反应器（CSTR）模型用于比较贝叶斯算法和AEM算法的有效性。对于所研究的CSTR示例，提出的方法提供了更准确的参数估计，尤其是对于小型数据集。

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来源
《IFAC PapersOnLine》 |2015年第8期|共6页
作者
Equations Hadiseh Karimi; Kimberley B. McAuley;
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收录信息
原文格式 PDF
正文语种
中图分类自动化技术、计算机技术;
关键词
Parameter estimationmaximum likelihoodstochastic modelingstochastic systemsnonlinear equationsuncertain dynamic systemsdifferential equationsnoise levels;

机译：参数估计最大似然随机建模随机系统非线性方程某些动态系统微分方程噪声水平;

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