Sto lavorando a una ricerca sperimentale che introduce la necessità di un'identificazione del sistema di caselle grigie non lineari.
Il sistema fisico che abbiamo in laboratorio è caratterizzato da un modello matematico ben definito con:
* 15 segnali di input (gradi di libertà);
* 30 parametri fissi, sconosciuti, (obiettivo di stima);
* 4 segnali di uscita (osservazioni).
Sono interessato a stimare questi 30 parametri sconosciuti, mentre i valori dei 15 segnali di ingresso possono essere impostati in modo arbitrario e mentre si monitorano i valori dei 4 segnali di uscita. Un noto modello matematico fornisce i 4 segnali di uscita in funzione di: 15 segnali di ingresso e 30 parametri, utilizzando funzioni altamente non lineari. Mi chiedo se il pacchetto SW JMP abbia un modulo in grado di eseguire questa operazione di identificazione.
Il piattaforma non lineare in JMP viene utilizzato per il montaggio di modelli di regressione non lineari. C'è anche un piattaforma di progettazione sperimentale non lineare , anche se potresti anche considerare un design che riempie lo spazio se si hanno poche informazioni sui probabili valori dei parametri. I progetti di riempimento spaziale sono anche usati per creare modelli surrogati (processo gaussiano o rete neurale) di sistemi non lineari complessi.
Quindi, conosci la forma esatta del " modello matematico ben definito " ma non solo i parametri?
