• Suomeksi
    • På svenska
    • In English
  • Suomeksi
  • På svenska
  • In English
  • Kirjaudu
Näytä viite 
  •   Doria etusivu
  • Lappeenrannan teknillinen yliopisto
  • LUTPub
  • Väitöskirjat
  • Näytä viite
  •   Doria etusivu
  • Lappeenrannan teknillinen yliopisto
  • LUTPub
  • Väitöskirjat
  • Näytä viite
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Bayesian methods for estimation, optimization and experimental design

Solonen, Antti (2011-11-11)

 
 
Tweet Tiedostoon pääsyä rajoitettu
 
Tiedostoon pääsyä rajoitettu
Avaa tiedosto
isbn 9789522651556.pdf (6.552Mt)
Lataukset: 


Solonen, Antti
Lappeenranta University of Technology
11.11.2011
Näytä kaikki kuvailutiedot
Julkaisun pysyvä osoite on
http://urn.fi/URN:ISBN:978-952-265-155-6
Tiivistelmä
Mathematical models often contain parameters that need to be calibrated from measured data. The emergence of efficient Markov Chain Monte Carlo (MCMC) methods has made the Bayesian approach a standard tool in quantifying the uncertainty in the parameters. With MCMC, the parameter estimation problem can be solved in a fully statistical manner, and the whole distribution of the parameters can be explored, instead of obtaining point estimates and using, e.g., Gaussian approximations. In this thesis, MCMC methods are applied to parameter estimation problems in chemical reaction engineering, population ecology, and climate modeling. Motivated by the climate model experiments, the methods are developed further to make them more suitable for problems where the model is computationally intensive.

After the parameters are estimated, one can start to use the model for various tasks. Two such tasks are studied in this thesis: optimal design of experiments, where the task is to design the next measurements so that the parameter uncertainty is minimized, and model-based optimization, where a model-based quantity, such as the product yield in a chemical reaction model, is optimized. In this thesis, novel ways to perform these tasks are developed, based on the output of MCMC parameter estimation.

A separate topic is dynamical state estimation, where the task is to estimate the dynamically changing model state, instead of static parameters. For example, in numerical weather prediction, an estimate of the state of the atmosphere must constantly be updated based on the recently obtained measurements. In this thesis, a novel hybrid state estimation method is developed, which combines elements from deterministic and random sampling methods.
Kokoelmat
  • Väitöskirjat [701]
Kansalliskirjasto
Kirjastoverkkopalvelut
PL 26 (Kaikukatu 4) 00014 Helsingin yliopisto
doria-oa@helsinki.fi | Yhteydenotto
 

 

Selaa kokoelmaa

NimekkeetTekijätJulkaisuajatAsiasanatUusimmatSivukartta

Omat tiedot

Kirjaudu sisäänRekisteröidy
Kansalliskirjasto
Kirjastoverkkopalvelut
PL 26 (Kaikukatu 4) 00014 Helsingin yliopisto
doria-oa@helsinki.fi | Yhteydenotto