Department of Pattern Recognition

(eng): We consider the problem of online prediction when it is uncertain what the best prediction model to use is. We develop a method called Dynamic Model Averaging (DMA) in which a state space model for the parameters of each model is combined with a Markov chain model for the correct model. This allows the "correct" model to vary over time. The state space and Markov chain models are both specied in terms of forgetting, leading to a highly parsimonious representation. The method is applied to the problem of predicting the output strip thickness for a cold rolling mill, where the output is measured with a time delay.

(cze): Uvažujeme problém online predikce v situacích, kde je nejisté, který predkční model je nejlepší. Vyvinuli jsme metodu nazvanou Dynamické Průměrování Modelů (DPM) ve které kombinujeme stavový model na parametrech jednotlivých modelů s Markovovským řetězcem na ukazateli na správny model. To nám zajistí vývoj "spravného" modelu v čase. Stavový model a Markovský řetězec jsou formulovány pomocí zapomínání, což zajistí velmi úspornou reprezentaci. Metoda je aplikována na problém predikce výstupní tloušťky plechu ve válcovací stolici, kde je tato výstupní tloušťka přímo měřitelná pouze s podstatným časovým zpožděním.