Bayesian Real-Time System Identification

Bayesian Real-Time System Identification

Ka-Veng Yuen / Ke Huang

47,85 €
IVA incluido
Disponible
Editorial:
Springer Nature B.V.
Año de edición:
2023
Materia
Ingeniería: general
ISBN:
9789819905942
47,85 €
IVA incluido
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This book introduces some recent developments in Bayesian real-time system identification. It contains two different perspectives on data processing for system identification, namely centralized and distributed. A centralized Bayesian identification framework is presented to address challenging problems of real-time parameter estimation, which covers outlier detection, system, and noise parameters tracking. Besides, real-time Bayesian model class selection is introduced to tackle model misspecification problem. On the other hand, a distributed Bayesian identification framework is presented to handle asynchronous data and multiple outlier corrupted data. This book provides sufficient background to follow Bayesian methods for solving real-time system identification problems in civil and other engineering disciplines. The illustrative examples allow the readers to quickly understand the algorithms and associated applications. This book is intended for graduate students and researchersin civil and mechanical engineering. Practitioners can also find useful reference guide for solving engineering problems.

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