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基于物理数据驱动模型的无监督数据完成方法。(英语) 兹布1440.62397
摘要:数据驱动方法是工程和科学领域的一种创新的无模型方法,仍处于成熟阶段。其背后的思想是将数据分析技术结合起来,以处理从连续监测或实验测量中获得的大量数据,以及普遍物理定律所施加的约束,特别是对手中的领域。前者的一个众所周知的问题是可用数据的质量和完整性,而这些数据有时太差,以致于预测毫无用处。在基于数据驱动仿真的工程与科学(DDSBES)中,固有的物理约束可以通过强迫它们保持在物理定律定义的流形中,以更精确的方式完成缺失的数据。在这项工作中,一个合适的插补方法来完成不完整的数据,保持数据上下文相关的结构。这是通过强制数据来满足特定于问题的一组物理约束来实现的。为此,本文提出了加权平均概念的一种推广,即用到允许点的距离(物理意义上)作为加权函数来获得最佳候选。该方法在一个经典回归问题中进行了评估,并与其他标准方法进行了比较,显示出更好的结果。然后,将其应用于两个数据驱动的问题,在数据足够接近实际系统状态的前提下,还没有提出填充数据的过程,显示了良好的预测能力。

理学硕士:
6207年 大数据统计与数据科学
62G05型 非参数估计
6205年 线性回归;混合模型
62页30页 统计学在工程和工业中的应用;控制图
62-08年 统计问题的计算方法
PDF格式 BibTeX公司 XML 引用
全文: 内政部
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