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Most-Likelihood Methode auf Simulinkmodellparameter anwenden |
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Verfasst am: 17.03.2015, 14:10
Titel: Most-Likelihood Methode auf Simulinkmodellparameter anwenden
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Hallo Zusammen,
mein Problem hat etwas damit zu tun, dass ich in einer Dissertation gelesen habe, dass man zur Parameterschätzung einer nichtlinearen Differenzialgleichung (5 Parameter sind es bei mir und sie liegt als Simulinkmodell vor) die Most-Likelihood-Methode anwenden kann.
Über dieses Modell ist die Struktur, das Ausgangs- und Eingangssignal sowie EIN Zustand innerhalb des Modells (liegen als Messwerte vor) bekannt.
Die Identifikation der Parameter habe ich schon mit der Methode der kleinsten Quadrate durchgeführt.
Jetzt will ich mit der ML-Methode eine erneute Optimierung durchführen.
Hierbei liegt das Problem. Sie kommt hier an dieser Stelle nicht weiter und möchte euch gerne um Rat fragen!
Ich weiß nicht wie ich zB mit der Funktion mle, normfit etc. es anstellen kann, dass er mir meine Parameter der DGL (also Simulink) optimiert.
Ich würd mich wirklich sehr freuen, wenn ihr eine Idee hättet!
Vielen lieben Dank schon einmal an alle die mir helfen wollen!
Viele Grüße,
Sandra
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