《动态序列模拟技术》课件

动态序列模拟技术主讲人张教授时间年春季学期2024探索复杂动态系统的模拟方法与应用为什么学习动态序列模拟工程应用广泛航空、机器人、自动控制自然科学基础物理、生物、气象解决时序问题预测、监控、异常检测发展历史1年代1960卡尔曼滤波理论2年代1980粒子滤波算法发展3年代2000机器学习引入序列建模4年代2010深度学习革命应用领域举例信号处理雷达跟踪、语音识别金融建模股票预测、风险评估生物信息基因序列、疾病传播工业控制生产监控、质量预测课程内容布局未来挑战前沿技术与应用探索实战演练案例分析与工程实践常用算法卡尔曼滤波、粒子滤波理论基础状态空间、马尔可夫过程动态序列基本定义序列概念动态特性静态序列对比有序数据集合状态随时间变化静态时不变特性时间戳或顺序索引具有时序依赖性动态演化规律状态空间模型简介状态变量系统内部状态观测变量可测量的输出状态转移方程描述状态演化观测方程连接状态与测量马尔可夫过程基础概率转移矩阵无记忆性马尔可夫链状态间跳转概率只依赖当前状态状态转移序列隐马尔可夫模型原理隐状态观测输出不可直接观测可测量信号发射概率状态转移状态生成观测隐状态间变换鲁棒动态模拟需求噪声处理应对随机干扰离群值处理识别异常数据缺失数据处理补全不完整序列自适应能力适应动态变化动态系统建模目标预测未来状态推断多步预测与误差分析滤波实时状态估计结合历史与当前平滑基于全序列估计非实时精确重建仿真产生合成序列系统性能测试动态序列模拟的关键问题数据质量计算复杂性噪声、采样率、代表性实时性、资源需求精度要求高维挑战模型偏差、方差权衡维度诅咒、特征选择状态转移建模方法确定型转移随机型转移物理规律驱动概率分布描述微分方程描述多可能性演化精确状态计算统计特性保持条件概率与联合概率PA|B PA,B条件概率联合概率已知条件下的概率与同时发生概率B AA BPA|B=PA,B/PB贝叶斯关系条件与联合概率联系观测噪声与系统噪声观测噪声系统噪声噪声处理测量误差模型不确定性滤波抑制传感器不精确系统随机扰动噪声建模卡尔曼滤波器线性系统线性状态转移假设高斯噪声正态分布扰动最优估计最小均方误差递归算法无需存储全部历史卡尔曼滤波器的三大步骤预测状态先验估计创新计算残差更新状态后验修正粒子滤波方法通过随机粒子群表示概率分布适用于非线性、非高斯系统重采样解决粒子退化问题变分贝叶斯方法概率近似参数估计不确定性量化复杂后验分布简化模型参数学习贝叶斯置信区间优化变分下界隐变量推断预测可靠性评估深度学习与动态序列模拟循环神经网络长短期记忆基础架构解决长依赖RNN LSTM序列到序列门控循环单元4编解码简化计算Seq2Seq GRU经典动力学系统建模案例系统类型状态变量差分方程机械臂角度、角速度θ=θ+ωΔtₜ₊₁ₜₜ弹簧质量位置、速度x=x+vΔtₜ₊₁ₜₜ温控系统温度目标T=T+αT-Tₜ₊₁ₜₜ金融时间序列模拟数据预处理去噪、标准化滞后变量构建统计特性分析平稳性检验自相关分析模型构建、ARIMA GARCH深度网络预测回测验证历史数据测试交易策略评估生物信息中的动态序列仿真基因表达蛋白质折叠细胞信号传导表达水平动态变化分子动力学模拟信号级联反应调控网络建模构象变化预测通路活性分析交通流建模与预测工业系统中的动态模拟过程控制设备健康管理化工反应器参数调节状态监测预警实时控制策略优化剩余寿命预测产品质量预测能源优化生产参数关联分析负载预测缺陷预防控制资源分配调度动态序列仿真数据准备数据清洗去除噪声和异常值归一化2统一量纲和范围缺失值填补插值或模型预测时间对齐采样频率统一参数估计与模型选择极大似然估计交叉验证优化似然函数训练验证分割-参数点估计模型泛化评估超参数优化状态预测方法一步预测预测下一时刻状态迭代多步预测递归使用一步预测直接多步预测单一模型预测多步混合策略结合多种预测方法系统辨识与适应数据收集模型辨识运行数据积累参数估计更新性能验证模型适应预测精度评估3调整内部结构动态模板匹配技术多模型集成方法并行集成串行集成堆叠集成方法方法多层模型组合Bagging Boosting模型切换根据状态选择最优模型仿真平台与开发工具生态深度学习框架MATLAB/Simulink Python工程仿真首选、、NumPy PandasTensorFlow PyTorch强大可视化建模灵活开源环境神经网络时序建模模型评价与验证指标1残差分析误差白噪声检验2均方误差、计算MSE RMSE3平均绝对误差稳健性好MAE4置信区间预测不确定性量化高维动态序列降维降维可视化自编码器PCA t-SNE主成分分析非线性降维编码解码结构线性投影局部结构保持非线性特征学习方差最大化聚类展示时序自编码器序列生成式建模对抗学习生成合成数据GAN可控制潜变量生成VAE用于数据增强与模拟训练稳定性分析技术λ0δx/δp Vx0稳定条件灵敏度分析李雅普诺夫函数特征值全部为负参数变化影响能量函数递减自适应动态建模漂移检测监测预测误差参数更新滑动窗口重训练模型验证新旧模型对比在线部署无缝模型替换端到端深度时序建模方法注意力机制自注意力层长程依赖建模结构Transformer编码器解码器并行计算高效时序卷积网络扩张卷积多尺度特征提取端到端训练特征提取预测+联合优化复杂网络与图序列模拟图表示消息传递节点与边构建节点间信息交互状态预测图演化4节点特征预测结构动态变化混合模型与多模态序列多模态融合跨模态对齐混合网络结构异构数据整合时序同步多流处理互补信息利用特征映射联合表示学习强化学习与动态模拟结合状态表示系统状态向量化动作设计控制变量定义奖励函数性能度量设计策略优化最优控制序列边缘计算与实时序列模拟边缘设备部署模型轻量化物联网应用传感器实时处理低延迟需求毫秒级响应能耗优化算法效率提升大规模分布式动态模拟任务调度计算资源统一管理1并行计算大规模数据并行处理分布式存储高吞吐数据访问云平台基础弹性计算能力典型开源项目案例Kaldi DeepStatepytorch-forecasting语音识别序列状态空间测试建模框架时序预测专用库FluxML微分方程神经求解实际工程问题挑战噪声数据实时性要求传感器精度有限控制系统毫秒响应部署复杂性鲁棒性需求3嵌入式资源受限应对环境变化前沿趋势与技术展望人工智能生成内容序列生成AIGC多模态序列合成自动动态建模时序优化AutoML神经架构搜索复杂系统大模型基础模型预训练跨领域迁移学习可解释AI黑盒模型透明化因果关系推断课程实践安排基础编程训练环境搭建Python滤波算法实现卡尔曼滤波实践深度学习建模序列预测LSTM综合案例分析实际工程问题解决推荐文献与拓展资源经典教材学术期刊在线资源《状态估计理论》《信号处理》课程IEEE Coursera《时间序列分析》《自动化学报》开源代码GitHub《动态系统控制》《控制理论与应用》行业技术论坛常见问题答疑如何选择合适模型？系统特性分析实验对比验证参数如何调优？网格搜索贝叶斯优化如何解决过拟合？正则化技术早停与验证计算资源不足怎么办？模型简化云平台部署总结与课程展望80+10+算法工具实际案例动态模拟通用方法跨领域应用示范5+前沿方向技术发展新趋势动态序列模拟技术将在工业智能、医疗健康、城市管理等领域发挥越来越重要的作用欢迎同学们在课后持续交流与探索。