RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Математическое моделирование

Матем. моделирование, 2020, том 32, номер 3, страницы 127–142 (Mi mm4167)

Предсказательное моделирование массообменного технологического объекта с использованием алгоритма чередующихся условных математических ожиданий
И. С. Можаровский, С. А. Самотылова, А. Ю. Торгашов

Список литературы

1. M. J. Olanrewaju, B. Huang, A. Afacan, “Online composition estimation and experiment validation of distillation processes with switching dynamics”, Chemical engineering science, 65:5 (2010), 1597–1608  crossref  elib
2. T. Chatterjee, D. N. Saraf, “On-line estimation of product properties for crude distillation units”, Journal of Process Control, 14 (2004), 61–77  crossref
3. M. Kuhn, K. Johnson, Applied predictive modeling, Springer, New York, 2013, 600 pp.  mathscinet  zmath
4. G. B. Digo, N. B. Digo, A. V. Kozlov, S. A. Samotylova, A. Yu. Torgashov, “Structural and parametric identification of soft sensors models for process plants based on robust regression and information criteria”, Automation and remote control, 78:4 (2017), 724–731  crossref  zmath
5. E. Walter, L. Pronzato, “On the identifiability and distinguishability of nonlinear parametric models”, Mathematics and Computers in Simulation, 42 (1996), 125–134  crossref  zmath
6. C. Cobelli, J. J. Distefano, “Parameter and structural identifiability concepts and ambiquities: a critical review and analysis”, American Physiological Society, 239:1 (1980), 7–24
7. M. J. Chappell, K. R. Godfrey, “Structural identifiability of the parameters of a nonlinear batch reactor model”, Mathematical Biosciences, 108 (1992), 241–251  crossref  mathscinet  zmath
8. R. Bellman, K. J. Astrom, “On structural identifiability”, Mathematical Biosciences, 7:3/4 (1970), 329–339  crossref
9. N. Meshkat, “Identifiable reparametrizations of linear compartment models”, Symbolic Computation, 63 (2014), 46–67  crossref  mathscinet  zmath
10. С. И. Кабанихин, Д. А. Воронов, А. А. Гродзь, О. И. Криворотько, “Идентифицируемость математических моделей медицинской биологии”, Вавиловский журнал генетики и селекции, 19:6 (2015), 738–744  elib [S. I. Kabanihin, D. A. Voronov, A. A. Grodz', O. I. Krivorot'ko, “Identificiruemost' matematicheskih modelej medicinskoj biologii”, Vavilovskij zhurnal genetiki i selekcii, 19:6 (2015), 738–744]
11. M. J. Chappell, K. R. Godfrey, S. Vajda, “Global identifiability of the parameters of nonlinear systems with specified inputs: A comparison of methods”, Mathematical Biosciences, 102:1 (1990), 41–73  crossref  mathscinet  zmath
12. S. Vajda, H. Rabitz, E. Walter, Y. Lecourtier, “Qualitative and quantitative identifiability analysis of nonlinear chemical kinetic models”, Chemical Engineering Communications, 83 (1989), 191–219  crossref
13. A. Sedoglavic, “A probabilistic algorithm to test local algebraic observability in polynomial time”, Symbolic Computation, 33 (2002), 735–755  crossref  mathscinet  zmath
14. R. Brown, “Compartmental system analysis: state of the Art”, IEEE Trans-actions on Biomedical Engineering, 27:1 (1980), 1–38
15. L. Breiman, J. Friedman, “Estimating optional transformations for multiple regression and correlation”, Journal of the American Statistical Association, 80 (1985), 580–598  crossref  mathscinet
16. C. D. Holland, Fundamentals of multicomponent distillation, McGraw-Hill Book Company, New York, 1981, 633 pp.
17. D. Wang, M. Murphy, “Estimating optimal transformations for multiple regression using the ACE algorithm”, Journal of Data Science, 2 (2004), 329–346
18. И. С. Можаровский, “Способ построения непараметрической модели на основе алгоритма АСЕ”, XXXII Международная научная конференция «Математические методы в технике и технологиях ММТТ-32», т. 9, 2019, 39–43 [I. S. Mozharovskii, “Sposob postroeniya neparametricheskoi modeli na osnove algoritma ACE”, XXXII Mezhdunarodnaya nauchnaya konferenciya «Matematicheskie metody v tekhnike i tekhnologiyah MMTT-32», v. 9, 2019, 39–43]


© МИАН, 2025