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METHOD FOR USING POSTERIOR INFORMATION TO IMPROVE FORECAST CAPABILITIES OF SEQUENTIAL KERNEL REGRESSION MODELS

机译:利用事后信息提高序列核回归模型预测能力的方法

摘要

A method using posterior information for improving forecasting capabilities is disclosed. The method implements an enhanced Sequential Kernel Regression (SKR) model by using posterior information associated with each observed conditions. The method generates a set of observed conditions for a monitored system and compares the posterior information for these conditions with a set of future parameters input by a user. From this comparison, an enlarged set of vector sequences is generated and used by the enhanced SKR model to generate a set of estimated vector sequences.
机译:公开了一种使用后验信息来改善预测能力的方法。该方法通过使用与每个观察到的状况相关的后验信息来实现增强的顺序核回归(SKR)模型。该方法为受监视系统生成一组观察到的条件,并将这些条件的后验信息与用户输入的一组未来参数进行比较。通过该比较,生成了一组扩大的向量序列,增强的SKR模型将其用于生成一组估计的向量序列。

著录项

  • 公开/公告号WO2014178877A1

    专利类型

  • 公开/公告日2014-11-06

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 GE INTELLIGENT PLATFORMS INC.;

    申请/专利号WO2013US39456

  • 发明设计人 HERZOG JAMES;

    申请日2013-05-03

  • 分类号G05B23/02;

  • 国家 WO

  • 入库时间 2022-08-21 15:46:06

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