Constrained Fourth Order Latent Differential Equation Reduces Parameter Estimation Bias for Damped Linear Oscillator Models.
Constrained Fourth Order Latent Differential Equation Reduces Parameter Estimation Bias for Damped Linear Oscillator Models.
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DOI：
10.1080/10705511.2019.1641816
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发表时间：
2020
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Sjobeck GR
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Boker SM;Moulder RG;Sjobeck GR
二阶线性微分方程可以用作调节模型，因为在一定参数值范围内，它们可以解释恢复平衡以及调节变量的潜在振荡。一种可以从密集时间序列数据估计这些方程参数的方法是潜在微分方程（LDE）方法。然而，如果时间延迟嵌入的维度以及卷积核的宽度选择不明智，LDE 方法的参数可能会出现偏差。本文提出的仿真研究表明，只要卷积核的宽度小于数据振荡周期的三分之二，二阶系统的约束四阶潜在微分方程 (FOLDE) 模型几乎完全消除偏差。 FOLDE 模型比标准 LDE 模型增加了两个自由度，但显着提高了模型拟合度。
Second order linear differential equations can be used as models for regulation since under a range of parameter values they can account for return to equilibrium as well as potential oscillations in regulated variables. One method that can estimate parameters of these equations from intensive time series data is the method of Latent Differential Equations (LDE). However, the LDE method can exhibit bias in its parameters if the dimension of the time delay embedding and thus the width of the convolution kernel is not chosen wisely. This article presents a simulation study showing that a constrained fourth order Latent Differential Equation (FOLDE) model for the second order system almost completely eliminates bias as long as the width of the convolution kernel is less than two thirds the period of oscillations in the data. The FOLDE model adds two degrees of freedom over the standard LDE model but significantly improves model fit.
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影响因子：
7
作者：
Deboeck, Pascal R.;Montpetit, Mignon A.;Boker, Steven M.
通讯作者：
Boker, Steven M.
DOI：
10.1093/geronb/59.4.p158
发表时间：
2004-07-01
影响因子：
6.2
作者：
Bisconti, TL;Bergeman, CS;Boker, SM
通讯作者：
Boker, SM
影响因子：
3.7
作者：
Gerstorf, Denis;Hueluer, Gizem;Lindenberger, Ulman
通讯作者：
Lindenberger, Ulman
影响因子：
7
作者：
Driver, Charles C.;Voelkle, Manuel C.
通讯作者：
Voelkle, Manuel C.
影响因子：
3.8
作者：
Boker, SM
通讯作者：
Boker, SM