論文の概要: State Estimation Using Sparse DEIM and Recurrent Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.15982v1
• Date: Mon, 21 Oct 2024 13:12:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 17:07:38.45726
• Title: State Estimation Using Sparse DEIM and Recurrent Neural Networks
• Title（参考訳）: スパースDIMとリカレントニューラルネットワークを用いた状態推定
• Authors: Mohammad Farazmand,
• Abstract要約: 本稿では,再帰型ニューラルネットワークを用いて,スパース観測時系列からカーネルベクトルを推定するデータ駆動手法を提案する。 数値的な例を用いて、この機械学習アプローチがS-DEIMと共にほぼ最適な状態推定をもたらすことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Discrete Empirical Interpolation Method (DEIM) estimates a function from its pointwise incomplete observations. In particular, this method can be used to estimate the state of a dynamical system from observational data gathered by sensors. However, when the number of observations are limited, DEIM returns large estimation errors. Sparse DEIM (S-DEIM) was recently developed to address this problem by introducing a kernel vector which previous DEIM-based methods had ignored. Unfortunately, estimating the optimal kernel vector in S-DEIM is a difficult task. Here, we introduce a data-driven method to estimate this kernel vector from sparse observational time series using recurrent neural networks. Using numerical examples, we demonstrate that this machine learning approach together with S-DEIM leads to nearly optimal state estimations.
• Abstract（参考訳）: 離散経験補間法(DEIM)は、その不完全な点から関数を推定する。 特に,センサによって収集された観測データから力学系の状態を推定するために,本手法を用いることができる。 しかし、観測回数が限られている場合、DeIMは大きな推定誤差を返す。 S-DEIM(Sparse DEIM)は、最近、従来のDIMベースのメソッドが無視していたカーネルベクトルを導入してこの問題に対処するために開発された。 残念なことに、S-DEIMにおける最適カーネルベクトルの推定は難しい作業である。 本稿では、このカーネルベクトルを、リカレントニューラルネットワークを用いてスパース観測時系列から推定するデータ駆動手法を提案する。 数値的な例を用いて、この機械学習アプローチがS-DEIMと共にほぼ最適な状態推定をもたらすことを示す。

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