Batch Bayesian auto-tuning for nonlinear Kalman estimators
Notice bibliographique
Résumé
The optimal performance of nonlinear Kalman estimators (NKEs) depends on properly tuning five key components: process noise covariance, measurement noise covariance, initial state noise covariance, initial state conditions, and dynamic model parameters. However, the traditional auto-tuning approaches based on normalized estimation error squared or normalized innovation squared cannot efficiently estimate all NKE components because they rely on ground truth state models (usually unavailable) or on a subset of measured data used to compute the innovation errors. Furthermore, manual tuning is labor-intensive and prone to errors. In this work, we introduce an approach called batch Bayesian auto-tuning (BAT) for NKEs. This novel approach enables using all available measured data (not just those selected for generating innovation errors) during the tuning process of all NKE components. This is done by defining a comprehensive posterior distribution of all NKE components given all available measured data outside of the NKE recursive process based on the equivalence between the posterior distributions used in batch and recursive Bayesian inference. Our empirical validation on a synthetic bioprocess dataset demonstrates that BAT significantly improves the consistency and accuracy of NKE estimations compared to baseline methods. These findings indicate that BAT can effectively optimize NKE tuning, improving performance and reliability in practical applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».