20810158 - Model Identification and Data Analysis

Illustrare i metodi di identificazione dei modelli e fusione sensoriale a partire dai dati sperimentali. Famiglia di modelli ARX e ARMAX. Introdurre i metodi a minimizzazione dell'errore di predizione: il metodo dei minimi quadrati; il metodo dei minimi quadrati ricorsivi, il metodo della massima verosimiglianza. Illustrare i metodi di identificazione per processi con modello incerto e/o solo parzialmente noto: filtri di Bayes (filtro di Kalman, filtro di Kalman Unscented, filtri particle). Introdurre tecniche avanzate di identificazione e fusione sensoriale.

Curriculum

scheda docente | materiale didattico

Programma

Modelli per processi aleatori stazionari
- Leggi fisiche
- Processo stocastico
- Modelli per il filtraggio, la predizione ed il controllo: modelli input-output per serie temporali e sistemi dinamici (AR, ARMA, ARX, ARMAX)

Identificazione
- Identificazione a scatola nera (Minimi quadrati e metodi a massima verosimiglianza)
- Selezione della descrizione a complessità minima
- Cross-validazione: tecniche FPE (Final Prediction Error), AIC (Akaike Information Criterion) or MDL (Minimum Description Length)
- Metodi di identificazione ricorsivi (RLS,ELS,RML). Forgetting factor

Bayesian filtering
- Stima di stato: filtraggio, predizione e smoothing.
- Filtro di Kalman, filtro di Kalman di regime
- Trasformazione unscented, filtro di Kalman Unscented Kalman
- Filtri a griglia
- Filtri Particle

Filtraggio distribuito
- Filtro a informazione
- Filtro a informazione estesto




Testi Adottati

Sergio Bittanti, "Model Identification and Data Analysis", John Wiley and Sons Ltd

Modalità Erogazione

Tradizionale

Modalità Valutazione

Prova scritta, prova orale.

scheda docente | materiale didattico

Programma

Modelli per processi aleatori stazionari
- Leggi fisiche
- Processo stocastico
- Modelli per il filtraggio, la predizione ed il controllo: modelli input-output per serie temporali e sistemi dinamici (AR, ARMA, ARX, ARMAX)

Identificazione
- Identificazione a scatola nera (Minimi quadrati e metodi a massima verosimiglianza)
- Selezione della descrizione a complessità minima
- Cross-validazione: tecniche FPE (Final Prediction Error), AIC (Akaike Information Criterion) or MDL (Minimum Description Length)
- Metodi di identificazione ricorsivi (RLS,ELS,RML). Forgetting factor

Bayesian filtering
- Stima di stato: filtraggio, predizione e smoothing.
- Filtro di Kalman, filtro di Kalman di regime
- Trasformazione unscented, filtro di Kalman Unscented Kalman
- Filtri a griglia
- Filtri Particle

Filtraggio distribuito
- Filtro a informazione
- Filtro a informazione estesto




Testi Adottati

Sergio Bittanti, "Model Identification and Data Analysis", John Wiley and Sons Ltd

Modalità Erogazione

Tradizionale

Modalità Valutazione

Prova scritta, prova orale.