非線形モデル推定を用いた乱雑性ノイズを含む時系列データの逐次推定法への適用

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-061

グループ名: 【全国大会】平成29年電気学会全国大会論文集

発行日: 2017/03/05

タイトル(英語): Adaptive Sequential Estimation Method for Time-series Data including Random Noise Using Non-linear Estimation

著者名: 中川 善継(東京都立産業技術研究センター),村上 知里(東京都立産業技術研究センター),森 一幸(イング),佐藤 春彦(イング)

著者名(英語): Yoshitsugu Nakagawa(Tokyo Metropolitan Industrial Technology Research Institute),Chisato Murakami(Tokyo Metropolitan Industrial Technology Research Institute),Kazuyuki Mori(ING Co., LTD.),Harihiko Sato(ING Co., LTD.)

キーワード: モデル推定|非線形最小二乗法|無線モニタリング|動的計測

要約(日本語): 計測値にモデル関数をあてはめて解析する手法として最小二乗法が広く用いられている．最小二乗法はあてはめようとするモデル関数が未知パラメータに関して非線形である場合非線形モデルに分類される．本稿では，モニタリング計測において機械的、確率的ノイズを含む時系列データから未知パラメータを推定する関数フィッティングを活用し，時系列データに含まれる乱雑性を排除してモデル関数に適応する逐次推定手法を提案する．

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 397 Kバイト