driftsparametrisering

Driftsparametrisering refererer til prosessen med å representere driftskomponenten i en dynamisk modell ved hjelp av en parametrisert form. Den deterministiske avviklingen eller forventede endringen av systemets tilstand blir uttrykt som en funksjon av tilstand, mulig kontrollinput og tid, med et sett av parametere som skal estimeres eller kalibreres. Hensikten er å få en modell som kan brukes til prediksjon, kontroll eller innsikt i systematisk oppførsel.

Begrepet brukes i flere fagfelt, blant annet kontrollteori, systemidentifikasjon, stokastiske prosesser, finans og ingeniørvitenskap. Det kan deles inn i parametrisert drift (driftsfunksjonen) og parametrisert støy eller usikkerhet, der driften beskriver den gennemsnitlige eller forventede utviklingen av tilstanden. Drift kan være tidsinvariant eller tidsvarierende, lineær eller ikke-lineær, avhengig av hva som gir best beskrivelse av data og behov i applikasjonen.

Vanlige metoder for driftsparametrisering inkluderer parametrisering av drift som lineær funksjon av tilstander (og mulige innganger), bruk av basisfunksjoner eller ikke-lineære nevnte modeller, samt identifikasjons- og estimeringsteknikker som minste kvadraters metoder, maksimal sannsynlighet, og bayesianske tilnærminger. I stokastiske systemer skiller man ofte mellom drift og diffusjon, og driftsparametrisering kan kombineres med filtre som Kalman- eller particle filter for tilstandsestimering.

Utfordringer inkluderer identifiabilitet, modellbias, datakvalitet og utjevning av overtilpasning mot underfitting. Riktig driftsparametrisering er avgjørende for nøyaktige forutsigelser, robust kontroll og pålitelig beslutningsstøtte.