Estoy trabajando en una investigación experimental que introduce la necesidad de una identificación de sistema de caja gris no lineal.
El sistema físico que tenemos en el laboratorio se caracteriza por un modelo matemático bien definido con:
* 15 señales de entrada (grados de libertad);
* 30 parámetros fijos, desconocidos (objetivo de estimación);
* 4 señales de salida (observaciones).
Estoy interesado en estimar estos 30 parámetros desconocidos, mientras que los valores de las 15 señales de entrada pueden establecerse arbitrariamente, y mientras se monitorean los valores de las 4 señales de salida. Un modelo matemático conocido proporciona las 4 señales de salida en función de: las 15 señales de entrada y los 30 parámetros, utilizando funciones altamente no lineales. Me pregunto si el paquete JMP SW tiene un módulo que puede realizar esta tarea de identificación.
los plataforma no lineal En JMP se utiliza para el ajuste de modelos de regresión no lineal. También hay una Plataforma de diseño experimental no lineal. , aunque también podrías considerar un diseño que llena el espacio Si tiene poca información sobre los valores probables de los parámetros. Los diseños de relleno de espacio también se utilizan para crear modelos sustitutos (proceso gaussiano o red neuronal) de sistemas complejos no lineales.
Entonces, ¿sabes la forma exacta de la " modelo matemático bien definido " pero simplemente no los parámetros?
