論文の概要: Identification of Dynamical Systems using Symbolic Regression
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.06131v1
- Date: Tue, 6 Jul 2021 11:41:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-07-18 12:28:30.325959
- Title: Identification of Dynamical Systems using Symbolic Regression
- Title(参考訳): 記号回帰を用いた力学系の同定
- Authors: Gabriel Kronberger, Lukas Kammerer, Michael Kommenda
- Abstract要約: 本稿では,観測データから動的システムのモデルを特定する手法について述べる。
新しくなったのは、ODEパラメータの勾配に基づく最適化のステップを追加することです。
パラメータの勾配に基づく最適化はモデルの予測精度を向上させる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We describe a method for the identification of models for dynamical systems
from observational data. The method is based on the concept of symbolic
regression and uses genetic programming to evolve a system of ordinary
differential equations (ODE). The novelty is that we add a step of
gradient-based optimization of the ODE parameters. For this we calculate the
sensitivities of the solution to the initial value problem (IVP) using
automatic differentiation. The proposed approach is tested on a set of 19
problem instances taken from the literature which includes datasets from
simulated systems as well as datasets captured from mechanical systems. We find
that gradient-based optimization of parameters improves predictive accuracy of
the models. The best results are obtained when we first fit the individual
equations to the numeric differences and then subsequently fine-tune the
identified parameter values by fitting the IVP solution to the observed
variable values.
- Abstract(参考訳): 本稿では,観測データから動的システムのモデルを特定する手法について述べる。
この手法は記号回帰の概念に基づいており、遺伝的プログラミングを用いて常微分方程式(ODE)の体系を進化させる。
新しくなったのは、ODEパラメータの勾配に基づく最適化のステップを追加することです。
本研究では,初期値問題(IVP)に対する解の感度を自動微分を用いて算出する。
提案手法は,シミュレーションシステムからのデータセットと機械システムから取得したデータセットを含む,文献から取られた19の問題インスタンスのセットで検証した。
パラメータの勾配に基づく最適化はモデルの予測精度を向上させる。
その結果、まず個々の方程式を数値差に適合させ、次にIPP解を観測変数値に適合させてパラメータ値を微調整すると、最もよい結果が得られる。
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