Integrating Subspace Identification and Prediction Error Methods
Subspace identification methods are attractive to identify MIMO linear systems via convex optimization problem and linear algebra decompositions. On the other hand, prediction error methods for this class of systems generally yield non-convex optimization problems. However in the latter case, available structure on the unknown model can be integrated in the identification problem. The core of the presentation is to present a new methodology (indicated by COSMOS) to integrate both worlds in a difference-of-convex optimization problem.
Praktische info:
Inschrijven?
- Prijs: gratis
Registratie is niet nodig, je kan zo naar het seminarie komen.
Krijg je graag een maandelijkse herinnering aan de seminaries in deze reeks over tijdsreeksen? Schrijf je in!
georganiseerd door:
Leertrajecten
Lesgever/spreker
Michel Verhaegen
Michel Verhaegen received an engineering degree in aeronautics from the Delft University of Technology, The Netherlands, in 1982, and the doctoral degree in applied sciences from the Catholic University Leuven, Belgium, in 1985. From 1985 to 1994 he has been a research fellow of the U.S. National Research Council (NRC) and the Dutch Academy of Arts and Sciences. In the period 1994-1999 he was an Associate Professor of the control laboratory of the Delft University of Technology and became a full professor at the faculty of Applied Physics of the University of Twente in the Netherlands in 1999. From 2001 on he moved back to the University of Delft and joined the Delft Center for Systems and Control. His main research directions include system identification, distributed and fault tolerant control, and data driven controller design methodologies. Application areas include control for high resolution imaging and wind energy. In 2014 he was a recipient of an advanced ERC grant.
AI for Time Series Seminars
Verscheidene onderzoeksgroepen in het Vlaams AI-onderzoeksprogramma verrichten onderzoek van wereldklasse in verband met tijdreeksen, zowel voor de ontwikkeling van algoritmes en tools, als voor een brede reeks toepassingen. In een recente rondvraag bij de Vlaamse AI-gemeenschap, bleek dat het onderwerp ’tijdreeksen’ het meest gevraagd werd om toekomstige workshops en cursussen over te organiseren. Met deze seminariereeks komen we aan die vraag tegemoet en brengen we onderzoekers die geïnteresseerd zijn in, of onderzoek verrichten naar, tijdreeksen samen. We bieden hen en andere belangstellenden een gevarieerd programma met nationale en internationale sprekers.
Klik op de afzonderlijke webinars onderaan om de video-opnames te (her)bekijken.
Gerelateerde opleidingen
