انجام پروژه متلب | متلبی

شبیه سازی مقاله Recursive nonlinear-system identification using latent variables با متلب

در این مقاله، یک روش برای یادگیری سیستم‌های غیرخطی با چند خروجی و ورودی توسعه داده شده است1. ابتدا با استفاده از یک چارچوب متغیر نهان، خطاهای یک پیش‌بینی‌کننده نامی سیستم را مدل می‌کنیم. سپس با استفاده از اصل ماکزیمم درست‌نمایی، معیاری برای یادگیری مدل مشتق می‌کنیم. مسئله بهینه‌سازی حاصل با استفاده از رویکرد majorization-minimization حل می‌شود. در نهایت، یک تکنیک majorization محدب توسعه داده شده است که امکان یک روش شناسایی بازگشتی را فراهم می‌کند. این روش مدل‌های پیش‌بینی کم‌پارامتری را یاد می‌گیرد و بر روی سیستم‌های غیرخطی مصنوعی و واقعی آزمایش شده است.

برای دریافت شبیه سازی مقاله Recursive nonlinear-system identification using latent variables با متلب بر روی لینک زیر کلیک کنید:

شناسایی سیستم غیرخطی بازگشتی با استفاده از متغیرهای پنهان

در این مقاله، یک روش برای یادگیری سیستم‌های غیرخطی با چند خروجی و ورودی توسعه داده شده است1. بیایید به تفصیل بررسی کنیم:

مسئله:
ما با یک سیستم غیرخطی با چند خروجی و ورودی روبرو هستیم. این سیستم ممکن است مدل‌های پیچیده‌ای مانند سیستم‌های فیزیکی، اقتصادی یا بیولوژیکی باشد.
هدف ما یادگیری مدلی است که بتواند این سیستم‌های غیرخطی را پیش‌بینی کند.
روش‌شناسی:
ابتدا، ما خطاهای یک پیش‌بینی‌کننده نامی از سیستم را با استفاده از یک چارچوب متغیر نهان (latent variable) مدل می‌کنیم. این متغیر نهان به ما کمک می‌کند تا عدم قطعیت‌ها و نویزهای موجود در داده‌ها را مدل کنیم.
سپس با استفاده از اصل ماکزیمم درست‌نمایی، یک معیار برای یادگیری مدل مشتق می‌کنیم. این معیار ما را به سمت یافتن پارامترهای بهینه مدل سوق می‌دهد.
مسئله بهینه‌سازی حاصل با استفاده از رویکرد majorization-minimization حل می‌شود. این روش به ما کمک می‌کند تا بهینه‌سازی را به صورت مرحله‌ای انجام دهیم.
در نهایت، با توسعه یک تکنیک majorization محدب، ما یک روش شناسایی بازگشتی توسعه می‌دهیم. این روش مدل‌های پیش‌بینی کم‌پارامتری را
تطبیق با داده‌های واقعی:
در مقاله، نشان داده شده است که روش معرفی شده بر روی داده‌های واقعی نیز عملکرد خوبی دارد. این داده‌ها ممکن است از سیستم‌های فیزیکی، اقتصادی، زیستی یا دیگر حوزه‌ها باشند.
با استفاده از داده‌های واقعی، می‌توانیم مدل‌های پیش‌بینی را بهبود دهیم و به دقت بیشتری در پیش‌بینی عملکرد سیستم‌ها برسیم.
کاربردها:
این روش می‌تواند در حوزه‌های مختلف مفید باشد. به عنوان مثال:
در مهندسی کنترل، می‌توان از آن برای شناسایی و کنترل سیستم‌های پیچیده استفاده کرد.
در علوم زیستی، می‌توان از آن برای مدل‌سازی سیستم‌های بیولوژیکی استفاده کرد.
در اقتصاد، می‌توان از آن برای پیش‌بینی رفتار بازارها و سیستم‌های مالی استفاده کرد.
توسعه‌های آینده:
این مقاله یک پایه‌ی خوب برای توسعه‌های آینده در زمینه شناسایی سیستم‌ها ایجاد کرده است. احتمالاً تحقیق‌های بیشتری بر روی بهبود روش‌ها و تعمیم آن‌ها به موارد دیگر انجام خواهد شد.
در نهایت، این مقاله نشان می‌دهد که با استفاده از ترکیب متغیرهای نهان و رویکردهای بهینه‌سازی، می‌توان به شناسایی سیستم‌های غیرخطی پیچیده پرداخت.

شناسایی سیستم غیرخطی بازگشتی با استفاده از متغیرهای پنهان