Automating Data-Driven Modelling of Dynamical Systems (eBook)
XXIII, 229 Seiten
Springer International Publishing (Verlag)
978-3-030-90343-5 (ISBN)
This book describes a user-friendly, evolutionary algorithms-based framework for estimating data-driven models for a wide class of dynamical systems, including linear and nonlinear ones. The methodology addresses the problem of automating the process of estimating data-driven models from a user's perspective. By combining elementary building blocks, it learns the dynamic relations governing the system from data, giving model estimates with various trade-offs, e.g. between complexity and accuracy. The evaluation of the method on a set of academic, benchmark and real-word problems is reported in detail. Overall, the book offers a state-of-the-art review on the problem of nonlinear model estimation and automated model selection for dynamical systems, reporting on a significant scientific advance that will pave the way to increasing automation in system identification.
| Erscheint lt. Verlag | 3.2.2022 |
|---|---|
| Reihe/Serie | Springer Theses |
| Zusatzinfo | XXIII, 229 p. 74 illus., 49 illus. in color. |
| Sprache | englisch |
| Themenwelt | Technik ► Bauwesen |
| Technik ► Elektrotechnik / Energietechnik | |
| Schlagworte | Automated System Identification • Bi-level Optimization • Evolutionary algorithms in System Identification • Grammar-based Identification • Grammar-based Model Representation • memetic algorithm • Model Selection Problem • Multi-criteria model selection • multi-objective optimization problem • Non-linear Model Selection • Parametric Model Representation • Symbolic Regression for Dynamical Systems • User-specified Performance Measures |
| ISBN-10 | 3-030-90343-5 / 3030903435 |
| ISBN-13 | 978-3-030-90343-5 / 9783030903435 |
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