『徳島大学 教育・研究者情報データベース (EDB)』---[学外] /
ID: Pass:

登録内容 (EID=275460)

EID=275460EID:275460, Map:0, LastModified:2014年2月25日(火) 19:46:56, Operator:[池田 建司], Avail:TRUE, Censor:0, Owner:[池田 建司], Read:継承, Write:継承, Delete:継承.
種別 (必須): 国内講演発表 [継承]
言語 (必須): 日本語 [継承]
招待 (推奨):
審査 (推奨): Peer Review [継承]
カテゴリ (推奨): 研究 [継承]
共著種別 (推奨):
学究種別 (推奨):
組織 (推奨): 1.徳島大学 [継承]
著者 (必須): 1.池田 建司 ([徳島大学.大学院社会産業理工学研究部.理工学域.知能情報系.知能工学分野]/[徳島大学.理工学部.理工学科.情報光システムコース.知能工学講座])
役割 (任意):
貢献度 (任意):
学籍番号 (推奨):
[継承]
題名 (必須): (英) Variance analysis of plant model using MOESP type methods  (日) MOESP法におけるプラントモデルの分散解析   [継承]
副題 (任意):
要約 (任意): (英) Precision of the estimated plant model is often the main interest of system identification. In order to take the predictable part of the noise into account, the noise model is estimated together with the plant model by using ARMAX model. In that case, a model reduction procedure will be required in order to obtain the plant model. On the other hand, the plant model can be estimated directly by using output error (OE) model. In this paper, PI-MOESP method and PO-MOESP method are compared by analysing the signal and noise components of the estimated plant model under the assumption that there are no common poles in the plant and the noise models. The magnitude of the noise component in each method is discussed when the past or future horizon varies and it is shown that there is a possibility that PI-MOESP method gives better performance than PO-MOESP method. A numerical example is given to illustrate the discussions.  (日)    [継承]
キーワード (推奨): 1. (英) subspace model identification (日) (読) [継承]
2. (英) variance analysis (日) (読) [継承]
発行所 (推奨):
誌名 (必須): (英) (日) 第57回システム制御情報学会研究発表講演会 (読)
ISSN (任意):
[継承]
(必須):
(必須):
(必須): [継承]
都市 (必須): (英) (日) 神戸 (読) [継承]
年月日 (必須): 西暦 2013年 5月 15日 (平成 25年 5月 15日) [継承]
URL (任意):
DOI (任意):
PMID (任意):
NAID (任意):
WOS (任意):
Scopus (任意):
評価値 (任意):
被引用数 (任意):
指導教員 (推奨):
備考 (任意):

標準的な表示

和文冊子 ● 池田 建司 : MOESP法におけるプラントモデルの分散解析, 第57回システム制御情報学会研究発表講演会, (巻), (号), 2013年5月.
欧文冊子 ● Kenji Ikeda : Variance analysis of plant model using MOESP type methods, 第57回システム制御情報学会研究発表講演会, (巻), (号), May 2013.

関連情報

Number of session users = 0, LA = 0.44, Max(EID) = 373281, Max(EOID) = 998586.