Predictive control with Gaussian process models

Kocijan, J; Murray-Smith, R; Rasmussen, CE; Likar, B

doi:10.1109/EURCON.2003.1248042

Predictive control with Gaussian process models

Kocijan, J., Murray-Smith, R., Rasmussen, C., & Likar, B. (2003). Predictive control with Gaussian process models. In B., Zajc, & M., Tkalcic (Eds.), IEEE Region 8 EUROCON 2003: Computer as a Tool (pp. 352-356). Piscataway, NJ, USA: IEEE. doi:10.1109/EURCON.2003.1248042.

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アイテムのパーマリンク: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-DDAC-F 版のパーマリンク: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0005-710C-F

資料種別: 会議論文

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Kocijan, J, 著者
Murray-Smith, R, 著者
Rasmussen, CE^{1, 2}, 著者
Likar, B, 著者

所属:
1Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497795
2Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497794

内容説明

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キーワード: -

要旨: This paper describes model-based predictive control based on Gaussian processes. Gaussian process models provide a probabilistic non-parametric modelling approach for black-box identification of nonlinear dynamic systems. It offers more insight in variance of obtained model response, as well as fewer parameters to determine than other models. 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. This property is used in predictive control, where optimisation of control signal takes the variance information into account. The predictive control principle is demonstrated on a simulated example of nonlinear system.

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日付: オンライン出版: 2003-12

出版の状態: オンラインで出版済み

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識別子（DOI, ISBNなど）: BibTex参照ID: 2283
DOI: 10.1109/EURCON.2003.1248042

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出版物名: IEEE Region 8 EUROCON 2003: Computer as a Tool

種別: 会議論文集

著者・編者:
Zajc, B, 編集者
Tkalcic, M, 編集者

所属:
-

出版社, 出版地: Piscataway, NJ, USA : IEEE

ページ: - 巻号: - 通巻号: - 開始・終了ページ: 352 - 356 識別子（ISBN, ISSN, DOIなど）: ISBN: 0-7803-7763-X

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