【摘 要】
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针对由于多变量概率系统预测高复杂度而导致的建模困难问题,提出了一种基于预测状态表示(PSR)的系统建模新方法,首先介绍一种通用多变量过程概念,并进一步用此概念描述多变量系统。在此基础上,引入了针对多变量系统的预测模型MV-PSR,模型基于可观测信息,可在有限维实现对多变量的预测。实验结果表明,该近似模型有效降低了系统预测的复杂度。
【机 构】
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江苏大学计算机科学与通信工程学院,苏州大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（60773049）
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针对由于多变量概率系统预测高复杂度而导致的建模困难问题,提出了一种基于预测状态表示(PSR)的系统建模新方法,首先介绍一种通用多变量过程概念,并进一步用此概念描述多变量系统。在此基础上,引入了针对多变量系统的预测模型MV-PSR,模型基于可观测信息,可在有限维实现对多变量的预测。实验结果表明,该近似模型有效降低了系统预测的复杂度。
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