| dc.description.abstract | For biologiske modeller er ofte tilgjengelige målinger svært begrenset eller behøver dyrt utstyr.
Derfor er det nødvendig å optimalisere design av modeller, for å finne ut hvor mange og hvilke
målinger som er nødvendige. Denne oppgaven foreslår en løsning hvor observerbarheten til modellene
blir undersøkt ved hjelp av Kalmanfilter. Tidligere er modellene blitt undersøkt med tanke på
strukturell identifiserbarhet, og målet for denne oppgaven er å sammenligne funnene med resultatene
fra artikkelen om identifiserbarhet.
Det blir implementert 14 ulike Kalmanfilterversjoner, både for et lineært og et ulineært kontrollmotiv. For det lineære kontrollmotivet blir Kalmanfilteret augmentert med flere parametre som
tilstander, og det blir funnet at ikke alle parametrene kan estimeres når de tas inn som tilstander.
For det ulineære kontrollmotivet blir det eksperimentert med ulike målekombinasjoner, og effekten
av både støy og initialverdier i Kalmanfilteret. | |
