非马尔可夫状态空间模型中的贝叶斯推断及其在分数阶系统中的应用
最优化与控制
2016-01-29 v1 统计计算
摘要
电池阻抗谱模型由分数阶（FO）微分方程给出。在离散时间域中，它们产生潜过程非马尔可夫的状态空间模型。因此，这些模型的参数估计具有挑战性，尤其对于非可公度 FO 模型。本文提出一种贝叶斯方法来辨识通用 FO 系统的参数。计算挑战通过粒子马尔可夫链蒙特卡罗方法解决，其实现专为非马尔可夫设定设计。该方法随后被应用于估计电池非可公度 FO 等效电路模型的参数。提供了大量仿真以研究模型参数的实际可辨识性及其对先验分布选择、观测数量、输入信号幅值与测量噪声的敏感性。
引用
@article{arxiv.1601.07622,
title = {Bayesian inference in non-Markovian state-space models with applications to fractional order systems},
author = {Pierre E. Jacob and S. M. Mahdi Alavi and Adam Mahdi and Stephen J. Payne and David A. Howey},
journal= {arXiv preprint arXiv:1601.07622},
year = {2016}
}