BibTex RIS Kaynak Göster

Lineer Regülatör Parametrelerinin Kalman Filtresi Kullanılarak En Çok Olabilirlik Yöntemiyle Tahmini

Yıl 2009, Cilt: 2 Sayı: 34, 93 - 100, 01.06.2009

Esin Köksal Babacan Levent Özbek

Öz

Bu çalışmada lineer regülatör probleminde bulunan kayıp fonksiyonunda bilinmeyen parametre olması durumunda bu parametrelerin en çok olabilirlik yöntemiyle tahmini ele alınmıştır. Bu amaçla, ilk önce durum-uzay modellerinde model parametrelerinin tahmini için en çok olabilirlik yöntemi, daha sonra lineer regülatör problemi ve çözümü ile ilgili bilgi, son olarak kayıp fonksiyonunda bulunan bilinmeyen parametrelerin en çok olabilirlik yöntemiyle tahmini verilmiştir. Simülasyon çalışması ile yöntemin işleyişi gözlemlenmiştir.

Anahtar Kelimeler

Durum-uzay modeli Kalman Filtresi Lineer Regülatör

Kaynakça

  • [1] Sweppe, F. C. 1973. Uncertain Dynamic Systems. Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall.
  • [2] Anderson, B. D. O. and Moore, J. B. 1979. Optimal Filtering. Prentice Hall, Englewood Cliffs, New Jersey.
  • [3] Wilson, D., A and Kumar, A. 1982. Derivative Computations for the Log Likelihood Function, IEEE Transactions on Automatic Control, Vol. AC-27, No. 1.
  • [4] Anderson, E. W., Hansen, P. L., MCGrattan, Sargent, T. J. 1995. Mechanics of Forming and Estimating Dynamic Linear Economies, unpublished manuscript, Stanford University, Hoover Institution.

Maximum Likelihood Estimation of Linear Regulator Parameters Using the Kalman Filter

Yıl 2009, Cilt: 2 Sayı: 34, 93 - 100, 01.06.2009

Esin Köksal Babacan Levent Özbek

Öz

In this study, maximum likelihood estimation of loss function parameters in linear regulator problem is investigated. For this reason, in state- space models, maximum likelihood estimation of model parameters, linear regulator problem and this solution and maximum likelihood estimation of unknown parameters in loss function are explained. With simulation study working this giving method is observed.

Anahtar Kelimeler

State-Space models Kalman Filter linear regulator

Kaynakça

  • [1] Sweppe, F. C. 1973. Uncertain Dynamic Systems. Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall.
  • [2] Anderson, B. D. O. and Moore, J. B. 1979. Optimal Filtering. Prentice Hall, Englewood Cliffs, New Jersey.
  • [3] Wilson, D., A and Kumar, A. 1982. Derivative Computations for the Log Likelihood Function, IEEE Transactions on Automatic Control, Vol. AC-27, No. 1.
  • [4] Anderson, E. W., Hansen, P. L., MCGrattan, Sargent, T. J. 1995. Mechanics of Forming and Estimating Dynamic Linear Economies, unpublished manuscript, Stanford University, Hoover Institution.
Toplam 4 adet kaynakça vardır.

Ayrıntılar

Diğer ID JA58CE23KS
Bölüm Araştırma Makaleleri
Yazarlar

Esin Köksal Babacan Bu kişi benim

Levent Özbek Bu kişi benim

Yayımlanma Tarihi 1 Haziran 2009
Gönderilme Tarihi 1 Haziran 2009
Yayımlandığı Sayı Yıl 2009 Cilt: 2 Sayı: 34

Kaynak Göster

APA Babacan, E. K., & Özbek, L. (2009). Lineer Regülatör Parametrelerinin Kalman Filtresi Kullanılarak En Çok Olabilirlik Yöntemiyle Tahmini. Selçuk Üniversitesi Fen Fakültesi Fen Dergisi, 2(34), 93-100.
AMA Babacan EK, Özbek L. Lineer Regülatör Parametrelerinin Kalman Filtresi Kullanılarak En Çok Olabilirlik Yöntemiyle Tahmini. sufefd. Haziran 2009;2(34):93-100.
Chicago Babacan, Esin Köksal, ve Levent Özbek. “Lineer Regülatör Parametrelerinin Kalman Filtresi Kullanılarak En Çok Olabilirlik Yöntemiyle Tahmini”. Selçuk Üniversitesi Fen Fakültesi Fen Dergisi 2, sy. 34 (Haziran 2009): 93-100.
EndNote Babacan EK, Özbek L (01 Haziran 2009) Lineer Regülatör Parametrelerinin Kalman Filtresi Kullanılarak En Çok Olabilirlik Yöntemiyle Tahmini. Selçuk Üniversitesi Fen Fakültesi Fen Dergisi 2 34 93–100.
IEEE E. K. Babacan ve L. Özbek, “Lineer Regülatör Parametrelerinin Kalman Filtresi Kullanılarak En Çok Olabilirlik Yöntemiyle Tahmini”, sufefd, c. 2, sy. 34, ss. 93–100, 2009.
ISNAD Babacan, Esin Köksal - Özbek, Levent. “Lineer Regülatör Parametrelerinin Kalman Filtresi Kullanılarak En Çok Olabilirlik Yöntemiyle Tahmini”. Selçuk Üniversitesi Fen Fakültesi Fen Dergisi 2/34 (Haziran 2009), 93-100.
JAMA Babacan EK, Özbek L. Lineer Regülatör Parametrelerinin Kalman Filtresi Kullanılarak En Çok Olabilirlik Yöntemiyle Tahmini. sufefd. 2009;2:93–100.
MLA Babacan, Esin Köksal ve Levent Özbek. “Lineer Regülatör Parametrelerinin Kalman Filtresi Kullanılarak En Çok Olabilirlik Yöntemiyle Tahmini”. Selçuk Üniversitesi Fen Fakültesi Fen Dergisi, c. 2, sy. 34, 2009, ss. 93-100.
Vancouver Babacan EK, Özbek L. Lineer Regülatör Parametrelerinin Kalman Filtresi Kullanılarak En Çok Olabilirlik Yöntemiyle Tahmini. sufefd. 2009;2(34):93-100.

Dergi Sahibi: Selçuk Üniversitesi Fen Fakültesi Adına Rektör Prof. Dr. Metin AKSOY
Selçuk Üniversitesi Fen Fakültesi Fen Dergisi temel bilimlerde ve diğer uygulamalı bilimlerde özgün sonuçları olan Türkçe ve İngilizce makaleleri kabul eder. Dergide ayrıca güncel yenilikleri içeren derlemelere de yer verilebilir.
Selçuk Üniversitesi Fen Fakültesi Fen Dergisi;
İlk olarak 1981 yılında S.Ü. Fen-Edebiyat Fakültesi Dergisi olarak yayın hayatına başlamış; 1984 yılına kadar (Sayı 1-4) bu adla yayınlanmıştır.
1984 yılında S.Ü. Fen-Edeb. Fak. Fen Dergisi olarak adı değiştirilmiş 5. sayıdan itibaren bu isimle yayınlanmıştır.
3 Aralık 2008 tarih ve 27073 sayılı Resmi Gazetede yayımlanan 2008/4344 sayılı Bakanlar Kurulu Kararı ile Fen-Edebiyat Fakültesi; Fen Fakültesi ve Edebiyat Fakültesi olarak ayrılınca 2009 yılından itibaren dergi Fen Fakültesi Fen Dergisi olarak çıkmıştır.
2016 yılından itibaren DergiPark’ta taranmaktadır.

88x31.png

Selçuk Üniversitesi Fen Fakültesi Fen Dergisi Creative Commons Atıf 4.0 Uluslararası Lisansı (CC BY-NC 4.0) ile lisanslanmıştır.