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  Gasussian process model based predictive control

Kocijan, J., Murray-Smith, R., Rasmussen, C., & Girard, A. (2005). Gasussian process model based predictive control. In 2004 American Control Conference (pp. 2214-2219). Piscataway, NJ, USA: IEEE Service Center. doi:10.23919/ACC.2004.1383790.

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Externe Referenzen

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Beschreibung:
-
OA-Status:

Urheber

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 Urheber:
Kocijan, J, Autor
Murray-Smith, R, Autor
Rasmussen, CE1, 2, Autor           
Girard, A, Autor
Affiliations:
1Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497795              
2Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, Spemannstrasse 38, 72076 Tübingen, DE, ou_1497794              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: Gaussian process models provide a probabilistic non-parametric modelling approach for black-box identi cation of non-linear dynamic systems. The Gaussian processes can highlight areas of the input space where prediction quality is poor, due to the lack of data or its complexity, by indicating the higher variance around the predicted mean. Gaussian process models contain noticeably less coef cients to be optimised. This paper illustrates possible application of Gaussian process models within model-based predictive control. The extra information provided within Gaussian process model is used in predictive control, where optimisation of control signal takes the variance information into account. The predictive control principle is demonstrated on control of pH process benchmark.

Details

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Sprache(n):
 Datum: 2005-01
 Publikationsstatus: Online veröffentlicht
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: BibTex Citekey: 2363
DOI: 10.23919/ACC.2004.1383790
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: American Control Conference (ACC 2004)
Veranstaltungsort: Boston, MA, USA
Start-/Enddatum: 2004-06-30 - 2004-07-02

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: 2004 American Control Conference
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: Piscataway, NJ, USA : IEEE Service Center
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 2214 - 2219 Identifikator: ISBN: 0-7803-8335-4