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J-GLOBAL ID：202102233028515929   整理番号：21A0008717

Duffing振動子の例によるデータ駆動多層モデルの予測能力の調査【JST・京大機械翻訳】

Investigation of the Predictive Capabilities of a Data-Driven Multilayer Model by the Example of the Duffing Oscillator

著者 (3件)： Boyarsky S. (Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University,St. Petersburg,Russia) ,  Lazovskaya T. (Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University,St. Petersburg,Russia) ,  Tarkhov D. (Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University,St. Petersburg,Russia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： FarEastCon  ページ： 1-5  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文は,モノのインターネット,Cyber-Physical System,およびDigital Twinのような,そのような領域のフレームワークにおける動的測定を処理するための最新の要求について議論する。モデルの処理時間と複雑性を低減する必要性の文脈において,システムの未知の動的パラメータを含む問題を含むデータ駆動モデルを構築するための格子法に基づく多層法を適用することを提案した。この手法を用いてDuffing方程式を解いた。問題を解決する過程で,システムの未知動的パラメータの同定も行った。基本的方法として,一次(Euler法,Runge-Kutta法,その他)の微分方程式の普遍的反復式と二次方程式に対するStoermer法を考察した。構築したモデルの品質の解析を行った。多層モデルは,十分に良好な予測特性を有することが分かった。異なるモデルの特性は,解決される特定の問題に応じて適切なモデルを選ぶことができる。グリッド法に基づく多層モデルの単純さと計算の低コストは,観測システムの動的測定の処理および予測データ駆動モデルの構築に対する最新のアプローチに対する最も重要な利点の1つとして注目される。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 微分方程式 ,  加工時間 ,  Runge-Kutta法 ,  ルブリケータ ,  二次方程式 ,  多層 ,  *Duffing方程式
準シソーラス用語： 動的パラメータ ,  Duffing振動子 ,  モノのインターネット , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： Duffing振動子 ,  データ駆動 ,  多層 ,  モデル ,  予測能力 ,  調査