Mathematical models identification of objects and processes by symbolic regression
Uloženo v:
| Název: | Mathematical models identification of objects and processes by symbolic regression |
|---|---|
| Autoři: | Dang T.P., Diveev A., Sofronova E. |
| Zdroj: | Cloud of Science |
| Informace o vydavateli: | Негосударственное образовательное учреждение высшего образования Московский технологический институт, 2020. |
| Rok vydání: | 2020 |
| Témata: | робототехника, символьная регрессия, модель химической реакции, идентификация, метод сетевого оператора |
| Popis: | Представлен обзор аналитических и численных методов для решения задачи идентификации математических моделей объектов и процессов по экспериментальным данным. Показано, что методы символьной регрессии, относящиеся к классу численных методов, при решении задачи идентификации позволяют искать не только значения параметров, но и структуры математических моделей. Приведены практические примеры использования одного из методов символьной регрессии, метода сетевого оператора, для решения прикладных задач идентификации, модели мобильного робота и модели химической реакции. A review of analytical and numerical methods for solving the problem of mathematical models identification of objects and processes from experimental data is presented. It is shown, that in class of numerical methods symbolic regression allows solving the identification problem and find not only the values of the parameters, but also the structure of the models. Examples of ap-plication of one of the symbolic regression methods, a network operator method, for solving problems of identification of the mobile robot model and the chemical reaction model are given. |
| Druh dokumentu: | Article |
| Jazyk: | Russian |
| Přístupová URL adresa: | https://openrepository.ru/article?id=244699 |
| Přístupové číslo: | edsair.httpsopenrep..b1ca33abcc795fdfbd8277dc992d4640 |
| Databáze: | OpenAIRE |
Nájsť tento článok vo Web of Science | Abstrakt: | Представлен обзор аналитических и численных методов для решения задачи идентификации математических моделей объектов и процессов по экспериментальным данным. Показано, что методы символьной регрессии, относящиеся к классу численных методов, при решении задачи идентификации позволяют искать не только значения параметров, но и структуры математических моделей. Приведены практические примеры использования одного из методов символьной регрессии, метода сетевого оператора, для решения прикладных задач идентификации, модели мобильного робота и модели химической реакции.<br />A review of analytical and numerical methods for solving the problem of mathematical models identification of objects and processes from experimental data is presented. It is shown, that in class of numerical methods symbolic regression allows solving the identification problem and find not only the values of the parameters, but also the structure of the models. Examples of ap-plication of one of the symbolic regression methods, a network operator method, for solving problems of identification of the mobile robot model and the chemical reaction model are given. |
|---|