Integrating Data-Driven Modeling with First-Principles Knowledge
Notice bibliographique
Résumé
This Article addresses the problem of integrating subspace-based model identification with first-principles modeling for handling scenarios where the subspace model identifies spurious relationships between inputs and outputs. The key motivation is to suitably synergize the two approaches while retaining the simplicity of subspace-based model identification. In the proposed methodology, as is done with traditional subspace identification, state trajectories that best describe the input–output data are first computed (which implicitly correspond to an underlying linear time invariant model). In computing the system matrices using the state trajectories, constraints derived from first-principles understanding are incorporated into the optimization problem. To reconcile the resulting mismatch between the state trajectories and the system matrices, an iterative process is utilized. First, the system matrices computed from the optimization problem are utilized to re-estimate the state trajectories (this time utilizing a state estimator and the input and output trajectories). The state trajectories are, in turn, utilized to resolve the system matrices using the input–output data. The process is repeated until convergence occurs between successive state trajectories, thus yielding state trajectories and “consistent” system matrices. The efficacy of the proposed approach is shown via simulations using a nonlinear process example.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».