論文の概要: Neural filtering for Neural Network-based Models of Dynamic Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.13654v1
• Date: Fri, 20 Sep 2024 17:03:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-07 06:08:43.892201
• Title: Neural filtering for Neural Network-based Models of Dynamic Systems
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークに基づく動的システムのモデルに対するニューラルフィルタリング
• Authors: Parham Oveissi, Turibius Rozario, Ankit Goel,
• Abstract要約: 本稿では,ニューラルネットワークを用いた動的システムの長期予測精度を高めるニューラルネットワークフィルタを提案する。 拡張カルマンフィルタによって動機付けられたニューラルネットワークフィルタは、ニューラルネットワークの状態予測と物理系からの計測とを組み合わせて、推定状態の精度を向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7373617024876725
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The application of neural networks in modeling dynamic systems has become prominent due to their ability to estimate complex nonlinear functions. Despite their effectiveness, neural networks face challenges in long-term predictions, where the prediction error diverges over time, thus degrading their accuracy. This paper presents a neural filter to enhance the accuracy of long-term state predictions of neural network-based models of dynamic systems. Motivated by the extended Kalman filter, the neural filter combines the neural network state predictions with the measurements from the physical system to improve the estimated state's accuracy. The neural filter's improvements in prediction accuracy are demonstrated through applications to four nonlinear dynamical systems. Numerical experiments show that the neural filter significantly improves prediction accuracy and bounds the state estimate covariance, outperforming the neural network predictions.
• Abstract（参考訳）: 力学系モデリングにおけるニューラルネットワークの適用は、複雑な非線形関数を推定する能力によって顕著になっている。 その効果にもかかわらず、ニューラルネットワークは長期的な予測において課題に直面し、予測エラーは時間とともに分散し、精度が低下する。 本稿では,ニューラルネットワークを用いた動的システムの長期予測精度を高めるニューラルネットワークフィルタを提案する。 拡張カルマンフィルタによって動機付けられたニューラルネットワークフィルタは、ニューラルネットワークの状態予測と物理系からの計測とを組み合わせて、推定状態の精度を向上させる。 ニューラルネットワークによる予測精度の向上は、4つの非線形力学系への応用を通じて実証される。 数値実験により、ニューラルネットワークフィルタは予測精度を著しく改善し、状態推定共分散を束縛し、ニューラルネットワーク予測より優れていることが示された。

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