Nonlinear filtering for a Chemostat model

Abstract : We aim in this paper to estimate the state variables of a stochastic Chemostat model using three methods, the extended Kalman filter, the unscented Kalman filter and the particle filter(bootstrap). The results obtained from these three algorithms are compared to choose which one of them is the best method for state estimation for this type of systems.
Type de document :
Pré-publication, Document de travail
2016
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https://hal.inria.fr/hal-01316362
Contributeur : Oussama Hadj Abdelkader <>
Soumis le : lundi 16 mai 2016 - 18:53:10
Dernière modification le : mercredi 7 septembre 2016 - 01:01:04
Document(s) archivé(s) le : mercredi 16 novembre 2016 - 06:00:17

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Oussama Hadj Abdelkader, Mohamed Amine Hadj Abdelkader. Nonlinear filtering for a Chemostat model. 2016. 〈hal-01316362〉

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