Přístupnostní navigace
E-přihláška
Vyhledávání Vyhledat Zavřít
Detail publikace
FRIML, D. VÁCLAVEK, P.
Originální název
Recursive Variational Inference for Total Least-Squares
Typ
článek v časopise ve Web of Science, Jimp
Jazyk
angličtina
Originální abstrakt
This letter analyzes methods for deriving credible intervals to facilitate errors-in-variables identification by expanding on Bayesian total least squares. The credible intervals are approximated employing Laplace and variational approximations of the intractable posterior density function. Three recursive identification algorithms providing an approximation of the credible intervals for inference with the Bingham and the Gaussian priors are proposed. The introduced algorithms are evaluated on numerical experiments, and a practical example of application on battery cell total capacity estimation compared to the state-of-the-art algorithms is presented.
Klíčová slova
Bayes methods; parameter estimation; identification; variational methods
Autoři
FRIML, D.; VÁCLAVEK, P.
Vydáno
26. 6. 2023
Nakladatel
IEEE
Místo
PISCATAWAY
ISSN
2475-1456
Periodikum
IEEE Control Systems Letters
Ročník
7
Číslo
1
Stát
Spojené státy americké
Strany od
2839
Strany do
2844
Strany počet
6
URL
https://ieeexplore.ieee.org/document/10163935
Plný text v Digitální knihovně
http://hdl.handle.net/11012/244278
BibTex
@article{BUT184309, author="Dominik {Friml} and Pavel {Václavek}", title="Recursive Variational Inference for Total Least-Squares", journal="IEEE Control Systems Letters", year="2023", volume="7", number="1", pages="2839--2844", doi="10.1109/LCSYS.2023.3289608", issn="2475-1456", url="https://ieeexplore.ieee.org/document/10163935" }