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埃里克·沃尔特;米歇尔·基弗

基于知识的模型中的保证非线性参数估计。 （英语） 兹比尔1108.65079

J.计算。申请。数学。 199，第2期，277-285（2007）.
摘要：基于知识的模型在纯科学和应用科学中普遍存在。它们通常涉及从实验数据中估计的未知参数。这通常比黑盒模型要困难得多，因为黑盒模型只用于模拟给定的输入输出行为。基于知识的模型的输出在其参数方面几乎总是非线性的，因此无法使用线性最小二乘法，并且模型方程的解析解很少可用。
此外，由于参数具有某些物理意义，仅找到这些量的一些数值是不够的，因为这些数值使得模型能够很好地拟合数据。例如，人们希望确保要估计的参数是可识别的。如果不是这样，则应提供所有等效解决方案。还应描述由测量噪声和模型近似性质引起的参数不确定性。
本文描述了基于区间分析的保证方法如何有助于完成这些任务。提供了在生物学中广泛使用的线性和非线性房室建模的示例。

引用于三文件

MSC公司：

65升09 常微分方程反问题的数值解法
34A34飞机 非线性常微分方程和系统
65G40型 区间分析的一般方法
65升05 常微分方程初值问题的数值方法
34A55型 涉及常微分方程的反问题

关键词：

合作性;估计;区间分析;非线性系统;参数边界;参数估计;数值示例;基于知识的模型
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{埃里·沃尔特}和\textit{M.基弗}，J.计算机。申请。数学。199，第2号，277--285（2007；Zbl 1108.65079）
全文： 内政部

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