随机鼠疫病模型的核范数子空间辨识

摘要：

基于连续鼠疫病模型,通过零阶保持器得到相应的离散模型.由于随机扰动的存在,提出相应的随机鼠疫病模型.设计卡尔曼滤波器,估计随机模型的状态变量以及降低噪声影响.采用核范数最小化方法代替奇异值分解,得到输入输出投影矩阵的低秩矩阵逼近.通过交替方向乘子法求解此优化问题,得到输出变量的最优解.根据世界卫生组织的非洲人类鼠疫病数据,利用本文提出的方法得到随机鼠疫病模型.仿真研究表明提出方法的有效性和精确性.

关键词：子空间辨识、核范数、随机模型、卡尔曼滤波、鼠疫病

所属期刊栏目：35

分类号：TP273(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金项目61374137,61773106;流程工业综合自动化国家重点实验室基础科研业务费2013ZCX02-03

在线出版日期：2018-12-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：1126-1132