参数估计方法详解:连续时间房室模型在Altium Designer 6.9中的应用
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更新于2024-08-09
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"《2参数估计算法 - Altium Designer 6.9 经典教程》是一份针对房室模型参数估计的经典指南,适用于医学和生物工程领域的应用。房室模型是一种在系统建模中常见的概念,它被用来描述物质或信号在不同区域间的传输过程,通常用于描述药物动力学或其他动态系统中的浓度变化。该教程首先阐述了房室模型参数估计的重要性,特别是在实验条件下,由于可辨识性问题可能导致参数不唯一,因此需要通过优化算法来确定参数。
参数估计的核心是确保模型的结构、阶数以及转移速度形式准确。对于线性房室模型,主要关注的是转移速度常数的确定;而对于非线性模型,可能需要其他更复杂的参数。在实际操作中,参数估计通常采用连续时间模型,但数据采集通常是离散的,这就涉及到了将离散时间数据用于连续时间模型参数估计的技术。
具体方法包括:首先,根据初始条件和给定的参数值求解模型,得到状态随时间的变化;然后,基于这些状态计算模型输出,并将其与实验数据进行比较。最常见的优化准则是非线性最小二乘准则,通过最小化残差平方和(如公式9.11所示),调整参数值,以找到最接近实验数据的最佳参数。常用的算法包括搜索算法和迭代算法,如第8章所述。
该教程详细介绍了如何使用非线性最小二乘法,例如,通过求解非线性方程组来估计参数。对于房室模型(如公式9.10所示),该方法能够帮助确定模型中各参数的值,从而实现模型的完整构建。
《系统建模与辨识》这本书作为教材,涵盖了广泛的方法论,包括线性系统、多变量系统、非线性系统、时间序列建模、神经网络模型和模糊系统等,不仅适用于自动化、系统工程、经济管理、应用数学等专业的学生,也对科技工作者和工程管理人员具有实用价值。书中强调了实例和仿真例证,以帮助读者理解和掌握各种建模与辨识技术的实际应用。
值得注意的是,未经授权的复制或抄袭是严格禁止的,版权信息明确了责任和权益保护措施,如果遇到质量问题或侵权行为,读者可通过出版社提供的联系方式进行反馈。"
2012-07-07 上传
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黎小葱
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