Baseline Results for Selected Nonlinear System Identification Benchmarks

要約

非線形システムの同定は、研究と学術界全体にわたる重要な未解決の課題のままです。
毎年、多数の新しいアプローチが発表されており、それぞれが既存の方法の改良または拡張を示しています。
したがって、これらの競合モデルの中からどのように選択するかを検討するのは自然なことです。
ベンチマーク データセットは、この質問にアプローチする 1 つの明確な方法を提供します。
ただし、ベンチマークのパフォーマンスに基づいて意味のある推論を行うには、十分に確立された手法で得られる結果と比較して、新しい手法がどの程度優れたパフォーマンスを発揮するかを理解することが重要です。
このペーパーでは、10 個のベースライン手法のセットと、5 つの一般的なベンチマークにおけるそれらの相対的なパフォーマンスを示します。
この寄稿の目的は、識別方法の客観的な比較に関する思考と議論を刺激することです。

要約(オリジナル)

Nonlinear system identification remains an important open challenge across research and academia. Large numbers of novel approaches are seen published each year, each presenting improvements or extensions to existing methods. It is natural, therefore, to consider how one might choose between these competing models. Benchmark datasets provide one clear way to approach this question. However, to make meaningful inference based on benchmark performance it is important to understand how well a new method performs comparatively to results available with well-established methods. This paper presents a set of ten baseline techniques and their relative performances on five popular benchmarks. The aim of this contribution is to stimulate thought and discussion regarding objective comparison of identification methodologies.

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