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Framework for Analysis and Identification of Nonlinear Distributed Parameter Systems using Bayesian Uncertainty Quantification based on Generalized Polynomial Chaos

Janya-anurak, Chettapong



Abstract (englisch): In this work, the Uncertainty Quantification (UQ) approaches combined systematically to analyze and identify systems. The generalized Polynomial Chaos (gPC) expansion is applied to reduce the computational effort. The framework using gPC based on Bayesian UQ proposed in this work is capable of analyzing the system systematically and reducing the disagreement between the model predictions and the measurements of the real processes to fulfill user defined performance criteria.


Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Anthropomatik und Robotik (IAR)
Publikationstyp Hochschulschrift
Jahr 2017
Sprache Englisch
Identifikator DOI: 10.5445/KSP/1000066940
ISBN: 978-3-7315-0642-3
ISSN: 1863-6489
URN: urn:nbn:de:0072-669407
KITopen ID: 1000066940
Verlag KIT Scientific Publishing, Karlsruhe
Umfang XIX, 210 S.
Serie Karlsruher Schriften zur Anthropomatik / Lehrstuhl für Interaktive Echtzeitsysteme, Karlsruher Institut für Technologie ; Fraunhofer-Inst. für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB Karlsruhe ; 31
Abschlussart Dissertation
Fakultät Fakultät für Informatik (INFORMATIK)
Institut Institut für Anthropomatik und Robotik (IAR)
Prüfungsdatum 14.11.2016
Referent/Betreuer Prof. J. Beyerer
Lizenz CC BY-SA 4.0: Creative Commons Namensnennung – Weitergabe unter gleichen Bedingungen 4.0 International
Schlagworte Unsicherheit Quantifizierung, generalized polynomial chaos, verteilt-parametrische Systeme, Sensitivitätsanalyse, Parameterschätzung Uncertainty Quantification, generalized polynomial chaos, Distributed Parameter Systems, Sensitivity Analysis, Parameter estimation
Bestellung Die Veröffentlichung ist bei KIT Scientific Publishing erschienen.
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