Estimation des paramètres d'un modèle par la méthode des moindres carrés récursifs

Auteur(s) : Joël Le Roux;Joël    07-11-2000  Éditeur(s) : Université de Nice   Polytech Nice Sophia;     Description : Ce cours concerne l'estimation récursive en tant que modèle mathématique permettant de faire de la prédiction à partir de données partiellement connues. Le but de cette méthode est de pouvoir comparer les données issues du système étudié et celles prédites par le modèle et de minimiser l'écart entre les deux résultats obtenus. Les thèmes abordés sont: les méthodes de correction ainsi que les algorithmes rapides d'estimation récursive. Mots-clés libres : Gradient, gradient stochastique, critère quadratique, moindres carrés récursifs, Filtre de Kalman, estimation récursive, prédiction, matrice de covariance, énergie résiduelle, algorithme des moindres carrés, fuscia Classification générale : Mathématiques Accès à la ressource : http://users.polytech.unice.fr/~leroux/estimationr... http://users.polytech.unice.fr/~leroux/audiokalman... http://users.polytech.unice.fr/~leroux/moindrescar... Conditions d'utilisation : Licence creative commons Paternité "Vous êtes libre de reproduire, distribuer et communiquer cette création au public [et] de modifier cette création" à condition de citer l'auteur et le titre du document.

DONNEES PEDAGOGIQUES Type pédagogique : cours / présentation Granularité : cours Niveau : enseignement supérieur, bac+3, bac+4 Langue de l'apprenant : Français Proposition d'utilisation : Ce cours peut s'accompagner du cours sur la commande optimale à partir du filtre de Kalman, d'un cours (en anglais) sur le filtre de Kalman ainsi qu'un exercice. En complément, il y existei une présentation powerpoint sonorisée. DONNEES TECHNIQUES Format : application/pdf, application/postscript, application/zip, application/vnd.ms-powerpoint, text/html

Exporter au format XML