Littérature scientifique sur le sujet « Estimation »
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Articles de revues sur le sujet "Estimation"
Bai, Wenyuan, Xinhui Zhang, Zhen Gao, Shuyu Xie, Ke Peng et Yu Chen. « Sensorless Coestimation of Temperature and State-of-Charge for Lithium-Ion Batteries Based on a Coupled Electrothermal Model ». International Journal of Energy Research 2023 (6 février 2023) : 1–18. http://dx.doi.org/10.1155/2023/4021256.
Texte intégralIRFAGUTAMI, NI PUTU NIA, I. GUSTI AYU MADE SRINADI et I. WAYAN SUMARJAYA. « PERBANDINGAN REGRESI ROBUST PENDUGA MM DENGAN METODE RANDOM SAMPLE CONSENSUS DALAM MENANGANI PENCILAN ». E-Jurnal Matematika 3, no 2 (31 mai 2014) : 45. http://dx.doi.org/10.24843/mtk.2014.v03.i02.p065.
Texte intégralThanoon, Shaymaa Riyadh. « A comparison between Bayes estimation and the estimation of the minimal unbiased quadratic Standard of the bi-division variance analysis model in the presence of interaction ». Tikrit Journal of Pure Science 25, no 2 (17 mars 2020) : 116. http://dx.doi.org/10.25130/j.v25i2.966.
Texte intégralLiu, Bing, Zhen Chen, Xiangdong Liu et Fan Yang. « An Efficient Nonlinear Filter for Spacecraft Attitude Estimation ». International Journal of Aerospace Engineering 2014 (2014) : 1–11. http://dx.doi.org/10.1155/2014/540235.
Texte intégralWu, Renzhi, Bolin Ding, Xu Chu, Zhewei Wei, Xiening Dai, Tao Guan et Jingren Zhou. « Learning to be a statistician ». Proceedings of the VLDB Endowment 15, no 2 (octobre 2021) : 272–84. http://dx.doi.org/10.14778/3489496.3489508.
Texte intégralSugiyama, Masashi, Takafumi Kanamori, Taiji Suzuki, Marthinus Christoffel du Plessis, Song Liu et Ichiro Takeuchi. « Density-Difference Estimation ». Neural Computation 25, no 10 (octobre 2013) : 2734–75. http://dx.doi.org/10.1162/neco_a_00492.
Texte intégralTalakua, Mozart W., et Jefri Tipka. « ESTIMASI PARAMETER DISTRIBUSI EKPONENSIAL PADA LOKASI TERBATAS ». BAREKENG : Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan 1, no 2 (1 décembre 2007) : 1–7. http://dx.doi.org/10.30598/barekengvol1iss2pp1-7.
Texte intégralChamidah, Nur, Budi Lestari, I. Nyoman Budiantara et Dursun Aydin. « Estimation of Multiresponse Multipredictor Nonparametric Regression Model Using Mixed Estimator ». Symmetry 16, no 4 (25 mars 2024) : 386. http://dx.doi.org/10.3390/sym16040386.
Texte intégralNote, Yuya, Masahito Watanabe, Hiroaki Yoshimura, Takaharu Yaguchi et Toshiaki Omori. « Sparse Estimation for Hamiltonian Mechanics ». Mathematics 12, no 7 (25 mars 2024) : 974. http://dx.doi.org/10.3390/math12070974.
Texte intégralZerdali, Emrah, et Murat Barut. « Extended Kalman Filter Based Speed-Sensorless Load Torque and Inertia Estimations with Observability Analysis for Induction Motors ». Power Electronics and Drives 3, no 1 (1 décembre 2018) : 115–27. http://dx.doi.org/10.2478/pead-2018-0002.
Texte intégralThèses sur le sujet "Estimation"
Yu, Kan Chi Kent. « Harmonic State Estimation and Transient State Estimation ». Thesis, University of Canterbury. Electrical and Computer Engineering, 2006. http://hdl.handle.net/10092/1108.
Texte intégralTelmoudi, Fedya. « Estimation and misspecification Risks in VaR estimation ». Thesis, Lille 3, 2014. http://www.theses.fr/2014LIL30061/document.
Texte intégralIn this thesis, we study the problem of conditional Value at Risk (VaR) estimation taking into account estimation risk and model risk. First, we considered a two-step method for VaR estimation. The first step estimates the volatility parameter using a generalized quasi maximum likelihood estimator (gQMLE) based on an instrumental density h. The second step estimates a quantile of innovations from the empirical quantile of residuals obtained in the first step. We give conditions under which the two-step estimator of the VaR is consistent and asymptotically normal. We also compare the efficiencies of the estimators for various instrumental densities h. When the distribution of is not the density h the first step usually gives a biased estimator of the volatility parameter and the second step gives a biased estimator of the quantile of the innovations. However, we show that both errors counterbalance each other to give a consistent estimate of the VaR. We then focus on the VaR estimation within the framework of GARCH models using the gQMLE based on a class of instrumental densities called double generalized gamma which contains the Gaussian distribution. Our goal is to compare the performance of the Gaussian QMLE against the gQMLE. The choice of the optimal estimator depends on the value of d that minimizes the asymptotic variance. We test if this parameter is equal 2. When the test is applied to real series of financial returns, the hypothesis stating the optimality of Gaussian QMLE is generally rejected. Finally, we consider non-parametric machine learning models for VaR estimation. These methods are designed to eliminate model risk because they are not based on a specific form of volatility. We use the support vector machine model for regression (SVR) based on the least square loss function (LS). In order to improve the solution of LS-SVR model, we used the weighted LS-SVR and the fixed size LS-SVR models. Numerical illustrations highlight the contribution of the proposed models for VaR estimation taking into account the risk of specification and estimation
Hoff, J. C. « Aircraft parameter estimation by estimation - before - modelling technique ». Thesis, Cranfield University, 1995. http://dspace.lib.cranfield.ac.uk/handle/1826/10748.
Texte intégralReynard, D. M. « Nonlinear estimation ». Thesis, University of Newcastle Upon Tyne, 1993. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.336142.
Texte intégralMu, Yingfei. « Boundary Estimation ». Diss., North Dakota State University, 2015. http://hdl.handle.net/10365/25195.
Texte intégralVölcker, Björn. « Performance Analysis of Parametric Spectral Estimators ». Doctoral thesis, KTH, Signals, Sensors and Systems, 2002. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-3323.
Texte intégralBaba, Harra M'hammed. « Estimation de densités spectrales d'ordre élevé ». Rouen, 1996. http://www.theses.fr/1996ROUES023.
Texte intégralVerma, Vishash. « Improved Slope Estimation in Organic Field-Effect Transistor Mobility Estimation ». Kent State University / OhioLINK, 2021. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=kent1618703169092189.
Texte intégralChauvin, Jonathan. « Estimation et contrôle d’un moteur HCCI. Estimation des systèmes périodiques ». Paris, ENMP, 2006. http://www.theses.fr/2006ENMP1387.
Texte intégralHomogeneous Charge Compression Ignition (HCCI) combustion is characterized by a very high rate of Exhaust Gas Recirculation (EGR). This improves mixing and dulution in the cylinders, reduces polluant formation at the expense of combustion stability. Thus HCCI engines requuires real-time control to ensure a good trade-off between performance (in terms of torque productio and low polluant emissions) and combustion stability. Such closed-loop control are based on estimation of combustion parameters that not directly measured. This thesis, supported by IFP (Institut Français du Péttrole), proposes some control algorithms that have been tested experimentaly on a 4 cylinders HCCI engine developed by IFP. We decompose the control synthesis in three steps. We propose solutions with experimental validations for the first two steps. The first steps is air path control. The goal is to estimate and to control the masses entering in the cylinders (fresh air and burned gas). These masses are directly related to collecctor pressure, compositions and flow-rates. These variables are estimated via nonlinear observers using commercial cars sensors. Design and theoretical convergence proof follow linearization via output injection and Lyapunov argument. Feedforward control based on motion planning for differentially flat systems are used to derive the flow-rate set points (fresh air and EGR). This feedfoward control takes explicitly physical input constraints into account. Finally, fast Proportional Integral (PI) controller are designed to track these step points unsing as measured values the aboves estimations. We describe experimental results for large torque transient and also driving phases of the eurocycle. The second step is cylinders balancing. The goal is to estimate and control the combustion parameters in order to guarantee that all the cylinders have the same combustion in any steady-state regime . For that, we designedinstantaneous torque and cylinder individual air/fuel ratio (AFR) observers using commercial car sensors. We exploit here the highfrequency information contained in the measured signals (sampling of 6 degree crank angle). Experimenal results are reported. These results are based on a new class on asymptotic observers of an arbitrary numbers of Fournier modes associated to an unknown periodic input entering a linear time-periodic system. These observers outperform Kalman filters in terms of computation burden. Design and convergence proof are based on averaging techniques. A gain design methodology is proposed and justified for large numbers of modes via extension to infinite dimension of the finite-dimensional convergence analysis. The third step is the fuel path control. During large transient, the fuel path must follow the slower air path transient. We describe this still open problematic and point out its main difficulties
Srinivasarengan, Krishnan. « Estimation d'état, estimation paramétrique et identifiabilité des modèles quasi-LPV ». Thesis, Université de Lorraine, 2018. http://www.theses.fr/2018LORR0059/document.
Texte intégralTwo problems relevant to the model-based approaches to fault diagnosis and degradation estimation in commissioned buildings are investigated in this thesis: adaptive observers for state and parameter estimation, and parameter identifiability. The system models considered are the quasi-LPV models with affine parameterization. Using the Takagi-Sugeno (T-S) polytopic approach, two observer designs, one for continuous-time models and another for discrete-time models are provided. Both models use a Luenberger structure for the state estimation part and deploy the Lyapunov design approach. An innovative non-linear estimation model is obtained through the design process for the continuous-time parameter estimation whereas a proportional-integral (PI) structure is used for discrete-time. A brief third contribution is a decoupled state and parameter estimation that makes use of the parity-space approach and realized using a finite memory observer strategy. For the fourth contribution of parameter identifiability, a parity-space formulation using null-space computation is used for the elimination of states of the model from which the exhaustive summary of the model is extracted and the identifiability of the model verified. All the results are illustrated using examples
Livres sur le sujet "Estimation"
Paradis, Jean. Estimation. Laval, Québec : Beauchemin, 1997.
Trouver le texte intégralDowdy, Penny. Estimation. New York : Crabtree Pub., 2008.
Trouver le texte intégralHeijden, F. van der, R. P. W. Duin, D. de Ridder et D. M. J. Tax. Classification, Parameter Estimation and State Estimation. Chichester, UK : John Wiley & Sons, Ltd, 2004. http://dx.doi.org/10.1002/0470090154.
Texte intégralde Ridder, Dick, David M. J. Tax, Bangjun Lei, Guangzhu Xu, Ming Feng, Yaobin Zou et Ferdinand van der Heijden. Classification, Parameter Estimation and State Estimation. Chichester, UK : John Wiley & Sons, Ltd, 2017. http://dx.doi.org/10.1002/9781119152484.
Texte intégralGhosh, Malay, Nitis Mukhopadhyay et Pranab K. Sen. Sequential Estimation. Hoboken, NJ, USA : John Wiley & Sons, Inc., 1997. http://dx.doi.org/10.1002/9781118165928.
Texte intégralFourdrinier, Dominique, William E. Strawderman et Martin T. Wells. Shrinkage Estimation. Cham : Springer International Publishing, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-02185-6.
Texte intégralMislick, Gregory K., et Daniel A. Nussbaum. Cost Estimation. Hoboken, NJ, USA : John Wiley & Sons, Inc, 2015. http://dx.doi.org/10.1002/9781118802342.
Texte intégralRoss, Gavin J. S. Nonlinear Estimation. New York, NY : Springer New York, 1990. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4612-3412-8.
Texte intégralRoss, Gavin J. S. Nonlinear estimation. New York : Springer-Verlag, 1990.
Trouver le texte intégralGhosh, Malay. Sequential estimation. New York : Wiley, 1997.
Trouver le texte intégralChapitres de livres sur le sujet "Estimation"
Boos, Denni D., et L. A. Stefanski. « M-Estimation (Estimating Equations) ». Dans Springer Texts in Statistics, 297–337. New York, NY : Springer New York, 2012. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4614-4818-1_7.
Texte intégralFadali, M. Sami. « Estimation and Estimator Properties ». Dans Introduction to Random Signals, Estimation Theory, and Kalman Filtering, 147–76. Singapore : Springer Nature Singapore, 2024. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-99-8063-5_5.
Texte intégralTobisch, Franziska, Karla Weigelt, Pascal Philipp et Florian Matthes. « Investigating Effort Estimation in a Large-Scale Agile ERP Transformation Program ». Dans Lecture Notes in Business Information Processing, 70–86. Cham : Springer Nature Switzerland, 2024. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-61154-4_5.
Texte intégralLin, Stephen. « Illumination Estimation, Illuminant Estimation ». Dans Computer Vision, 371–73. Boston, MA : Springer US, 2014. http://dx.doi.org/10.1007/978-0-387-31439-6_516.
Texte intégralLin, Stephen. « Illumination Estimation, Illuminant Estimation ». Dans Computer Vision, 599–604. Cham : Springer International Publishing, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-63416-2_516.
Texte intégralLin, Stephen. « Illumination Estimation, Illuminant Estimation ». Dans Computer Vision, 1–6. Cham : Springer International Publishing, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-03243-2_516-1.
Texte intégralRoss, Gavin J. S. « Models, Parameters, and Estimation ». Dans Nonlinear Estimation, 1–11. New York, NY : Springer New York, 1990. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4612-3412-8_1.
Texte intégralRoss, Gavin J. S. « Transformations of Parameters ». Dans Nonlinear Estimation, 12–43. New York, NY : Springer New York, 1990. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4612-3412-8_2.
Texte intégralRoss, Gavin J. S. « Inference and Stable Transformations ». Dans Nonlinear Estimation, 44–72. New York, NY : Springer New York, 1990. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4612-3412-8_3.
Texte intégralRoss, Gavin J. S. « The Geometry of Nonlinear Inference ». Dans Nonlinear Estimation, 73–107. New York, NY : Springer New York, 1990. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4612-3412-8_4.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "Estimation"
Li, Yonghua, et R. Dyche Anderson. « Switching Adaptive Observer for Lithium-Ion Battery State of Charge Estimation ». Dans ASME 2014 Dynamic Systems and Control Conference. American Society of Mechanical Engineers, 2014. http://dx.doi.org/10.1115/dscc2014-6061.
Texte intégralGallego-Mejia, Joseph, et Fabio Gonzalez. « Robust Estimation in Reproducing Kernel Hilbert Space ». Dans LatinX in AI at Neural Information Processing Systems Conference 2019. Journal of LatinX in AI Research, 2019. http://dx.doi.org/10.52591/lxai2019120829.
Texte intégralHuang, Xiaoyu, et Junmin Wang. « Payload Parameter Real-Time Estimation for Lightweight Vehicles ». Dans ASME 2011 Dynamic Systems and Control Conference and Bath/ASME Symposium on Fluid Power and Motion Control. ASMEDC, 2011. http://dx.doi.org/10.1115/dscc2011-6045.
Texte intégralZhang, Pushi, Li Zhao, Guoqing Liu, Jiang Bian, Minlie Huang, Tao Qin et Tie-Yan Liu. « Independence-aware Advantage Estimation ». Dans Thirtieth International Joint Conference on Artificial Intelligence {IJCAI-21}. California : International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2021. http://dx.doi.org/10.24963/ijcai.2021/461.
Texte intégralNguyen, Thang, Holly Warner, Hanieh Mohammadi, Dan Simon et Hanz Richter. « On the State Estimation of an Agonistic-Antagonistic Muscle System ». Dans ASME 2017 Dynamic Systems and Control Conference. American Society of Mechanical Engineers, 2017. http://dx.doi.org/10.1115/dscc2017-5304.
Texte intégralAchicanoy M., Wilson O., et Carlos F. Rodriguez H. « Integration of GPS and Accelerometer Uncertainties to Improve the Estimation of the Pose of Autonomous Vehicles ». Dans ASME 2010 International Mechanical Engineering Congress and Exposition. ASMEDC, 2010. http://dx.doi.org/10.1115/imece2010-40463.
Texte intégralLiu, Chenchen, Yongzhi Li, Kangqi Ma, Duo Zhang, Peijun Bao et Yadong Mu. « Learning 3-D Human Pose Estimation from Catadioptric Videos ». Dans Thirtieth International Joint Conference on Artificial Intelligence {IJCAI-21}. California : International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2021. http://dx.doi.org/10.24963/ijcai.2021/118.
Texte intégralZhang, Jianwu, et Defeng Xu. « Hierarchical Estimator of Dual Clutch Torques for a Power-Split Hybrid Electric Vehicle ». Dans ASME 2019 Dynamic Systems and Control Conference. American Society of Mechanical Engineers, 2019. http://dx.doi.org/10.1115/dscc2019-8927.
Texte intégralKolansky, Jeremy, Corina Sandu, Theunis Botha et Schalk Els. « Real-Time Vehicle Parameters Estimation ». Dans ASME 2013 International Design Engineering Technical Conferences and Computers and Information in Engineering Conference. American Society of Mechanical Engineers, 2013. http://dx.doi.org/10.1115/detc2013-12083.
Texte intégralDevezeaux, Jean-Guy. « L’économie globale, le coût du KWh et la sécurisation des fonds ». Dans Méthodologie : estimation du coût du démantèlement. Les Ulis, France : EDP Sciences, 2015. http://dx.doi.org/10.1051/jtsfen/2015met01.
Texte intégralRapports d'organisations sur le sujet "Estimation"
Banks, H. T., et Kathleen L. Bihari. Modeling and Estimating Uncertainty in Parameter Estimation. Fort Belvoir, VA : Defense Technical Information Center, janvier 1999. http://dx.doi.org/10.21236/ada447550.
Texte intégralBacharach, Miguel, et William J. Vaughan. Household Water Demand Estimation. Inter-American Development Bank, mars 1994. http://dx.doi.org/10.18235/0011616.
Texte intégralCandy, J. V. MULTICHANNEL SPECTRAL ESTIMATION : An Approach to Estimating/Analyzing Vibrational Systems. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), janvier 2020. http://dx.doi.org/10.2172/1592017.
Texte intégralLi, Ta-Hsin, Benjamin Kedem et Sid Yakowitz. Asymptotic Normality of the Contraction Mapping Estimator for Frequency Estimation. Fort Belvoir, VA : Defense Technical Information Center, septembre 1991. http://dx.doi.org/10.21236/ada453892.
Texte intégralOwen, Arthur B. Nonparametric Conditional Estimation. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), juin 2018. http://dx.doi.org/10.2172/1454025.
Texte intégralBryan, Michael, Stephen Cecchetti et Rodney L. Wiggins II. Efficient Inflation Estimation. Cambridge, MA : National Bureau of Economic Research, septembre 1997. http://dx.doi.org/10.3386/w6183.
Texte intégralOwen, Arthur B. Nonparametric Conditional Estimation. Fort Belvoir, VA : Defense Technical Information Center, février 1987. http://dx.doi.org/10.21236/ada590998.
Texte intégralUhlig, Harald, Toru Kitagawa et Raffaella Giacomini. Estimation Under Ambiguity. The IFS, mai 2019. http://dx.doi.org/10.1920/wp.cem.2019.2419.
Texte intégralTibshirani, R. Local Likelihood Estimation. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), juin 2018. http://dx.doi.org/10.2172/1453998.
Texte intégralHall, Peter, et R. J. Carroll. Variance Function Estimation in Regression : The Effect of Estimating the Mean. Fort Belvoir, VA : Defense Technical Information Center, août 1988. http://dx.doi.org/10.21236/ada198228.
Texte intégral