論文の概要: Stable Linear Subspace Identification: A Machine Learning Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.03197v2
- Date: Mon, 20 Nov 2023 11:18:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-22 16:42:22.715561
- Title: Stable Linear Subspace Identification: A Machine Learning Approach
- Title（参考訳）: 安定な線形部分空間同定:機械学習アプローチ
- Authors: Loris Di Natale, Muhammad Zakwan, Bratislav Svetozarevic, Philipp
Heer, Giancarlo Ferrari Trecate, Colin N. Jones
- Abstract要約: 本稿では,離散線形多段階状態空間SI法であるSIMBaを紹介する。
SIMBaが従来の線形状態空間SI法より一般的に優れていることを示す。
この新たなSIパラダイムは、データから構造化された非線形モデルを特定するための大きな拡張ポテンシャルを示すと仮定する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0485739694839669
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Machine Learning (ML) and linear System Identification (SI) have been
historically developed independently. In this paper, we leverage
well-established ML tools - especially the automatic differentiation framework
- to introduce SIMBa, a family of discrete linear multi-step-ahead state-space
SI methods using backpropagation. SIMBa relies on a novel
Linear-Matrix-Inequality-based free parametrization of Schur matrices to ensure
the stability of the identified model.
We show how SIMBa generally outperforms traditional linear state-space SI
methods, and sometimes significantly, although at the price of a higher
computational burden. This performance gap is particularly remarkable compared
to other SI methods with stability guarantees, where the gain is frequently
above 25% in our investigations, hinting at SIMBa's ability to simultaneously
achieve state-of-the-art fitting performance and enforce stability.
Interestingly, these observations hold for a wide variety of input-output
systems and on both simulated and real-world data, showcasing the flexibility
of the proposed approach. We postulate that this new SI paradigm presents a
great extension potential to identify structured nonlinear models from data,
and we hence open-source SIMBa on https://github.com/Cemempamoi/simba.
- Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)と線形システム同定(SI)は歴史的に独立に開発された。
本稿では、よく確立されたMLツール、特に自動微分フレームワークを活用し、バックプロパゲーションを用いた離散線形多段階状態空間SIメソッドであるSIMBaを導入する。
SIMBaは、同定されたモデルの安定性を確保するために、新しい線形行列-不等式に基づくシュア行列の自由パラメトリゼーションに依存する。
SIMBaは一般に従来の線形状態空間SI法よりも優れており,高い計算負担を伴っても顕著な性能を示す。
この性能差は, 安定保証の他のSI手法と比較して特に顕著であり, SIMBaが最先端の適合性能を同時に達成し, 安定性を強制する能力を示している。
興味深いことに、これらの観測は様々な入力出力システムとシミュレーションおよび実世界のデータに当てはまり、提案手法の柔軟性を示している。
この新たなSIパラダイムは、データから構造化非線形モデルを特定するための大きな拡張ポテンシャルを示し、https://github.com/Cemempamoi/simba上でSIMBaをオープンソース化する。
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