論文の概要: Online Probabilistic Model Identification using Adaptive Recursive MCMC
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.12595v2
- Date: Thu, 19 Oct 2023 19:15:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-24 14:17:03.336004
- Title: Online Probabilistic Model Identification using Adaptive Recursive MCMC
- Title（参考訳）: Adaptive Recursive MCMC を用いたオンライン確率モデル同定
- Authors: Pedram Agand, Mo Chen, and Hamid D. Taghirad
- Abstract要約: 適応再帰的マルコフ連鎖モンテカルロ法(ARMCMC)を提案する。
モデルパラメータの確率密度関数全体を計算しながら、従来のオンライン手法の欠点を解消する。
本研究では,ソフト曲げアクチュエータとハント・クロスリー動的モデルを用いてパラメータ推定を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.465242072268019
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Although the Bayesian paradigm offers a formal framework for estimating the
entire probability distribution over uncertain parameters, its online
implementation can be challenging due to high computational costs. We suggest
the Adaptive Recursive Markov Chain Monte Carlo (ARMCMC) method, which
eliminates the shortcomings of conventional online techniques while computing
the entire probability density function of model parameters. The limitations to
Gaussian noise, the application to only linear in the parameters (LIP) systems,
and the persistent excitation (PE) needs are some of these drawbacks. In
ARMCMC, a temporal forgetting factor (TFF)-based variable jump distribution is
proposed. The forgetting factor can be presented adaptively using the TFF in
many dynamical systems as an alternative to a constant hyperparameter. By
offering a trade-off between exploitation and exploration, the specific jump
distribution has been optimised towards hybrid/multi-modal systems that permit
inferences among modes. These trade-off are adjusted based on parameter
evolution rate. We demonstrate that ARMCMC requires fewer samples than
conventional MCMC methods to achieve the same precision and reliability. We
demonstrate our approach using parameter estimation in a soft bending actuator
and the Hunt-Crossley dynamic model, two challenging hybrid/multi-modal
benchmarks. Additionally, we compare our method with recursive least squares
and the particle filter, and show that our technique has significantly more
accurate point estimates as well as a decrease in tracking error of the value
of interest.
- Abstract（参考訳）: ベイズパラダイムは、不確実なパラメータよりも確率分布全体を推定するための正式なフレームワークを提供するが、そのオンライン実装は高い計算コストのために困難である。
適応再帰的マルコフ連鎖モンテカルロ法 (armcmc) を提案し, モデルパラメータの確率密度関数全体を計算しながら, 従来のオンライン手法の欠点を解消した。
ガウス雑音に対する制限、パラメータ(LIP)系における線形性のみの適用、そして持続励起(PE)の必要性は、これらの欠点のいくつかである。
ARMCMCでは、時間的忘れ因子(TFF)に基づく可変ジャンプ分布を提案する。
多くの力学系における TFF を定数ハイパーパラメータの代替として用いて、その分解係数を適応的に表すことができる。
搾取と探索の間のトレードオフを提供することで、特定のジャンプ分布はモード間の推論を許可するハイブリッド/マルチモーダルシステムに最適化されている。
これらのトレードオフはパラメータの進化率に基づいて調整される。
同じ精度と信頼性を実現するために,従来のMCMC法に比べ,ARMCMCではサンプルが少ないことが実証された。
本稿では,2つのハイブリッド/マルチモーダルベンチマークであるHunt-Crossley動的モデルと軟屈曲アクチュエータを用いたパラメータ推定手法を提案する。
さらに,本手法を最小二乗法と粒子フィルタと比較し,提案手法がより精度の高い点推定値を持つとともに,関心値の追跡誤差の低減を図った。
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