正則化を導入したガウシャンプロセスモデルによるオンライン同定

抄録

時間変化特性と非線形性を有するシステムのモデリングでは、連続時間非線形システムを対象とした精度良いオンライン同定法の開発が必要である。そこで本稿では、ノンパラメトリックモデルであり、信頼性の尺度を得ることが可能なガウシャンプロセス（GP）モデルを用いた移動窓型オンライン同定法を提案する。GPモデルのパラメータは、逐次最小二乗法と遺伝的アルゴリズムにより推定する。また、GP事前モデルの学習の際、過学習を防ぐため評価に正則化項を導入する。時間変化する電力系統を対象とした同定シミュレーション実験を行い、本手法の有効性を確認した。