arXiv stat.ML· Wei Liu, Konstantinos Vlachas, Eleni Chatzi·2026-10-28 12:00· 6 天前AI 评分29

面向可解释非线性结构系统辨识的深度贝叶斯方法

Deep Bayesian Approaches for Interpretable Nonlinear Structural System Identification

AI 导读

深度贝叶斯滤波方法通过将可学习表示嵌入概率状态空间，实现了非线性结构系统辨识中的未知动力学数据驱动建模与物理不确定性推理。研究对比了 Deep Markov Model、PgDMM 与 Neural EKF，并在带有滞回 Bouc-Wen 连接的三维剪切框架基准上测试了状态与参数估计表现。

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