Sprotna metoda za modeliranje na podlagi Gaussovih procesov je bila uporabljena za študijo onesnaženja zraka z ozonom. Izbrana metoda se je izkazala kot primerna saj prilagaja kompleksno dinamiko modela glede na nove, sproti prihajajoče, podatke meritev. To omogoča kompenzacijo nepopolnega poznavanja mehanizma tvorjenja ozona v ozračju. Članek je nastal kot rezultat pripravljalne faze za projekt in je bil objavljen še pred uradnim pričetkom projekta.
COBISS.SI-ID: 26629159
Modeli na podlagi Gaussovih procesov so primer verjetnostnega, neparametričnega modela z znano negotovostjo napovedi. Primerni so za modeliranje kompleksnih, nelinearnih sistemov in za identifikacijo dinamičnih sistemov. V tem poglavju smo predlagali metodo za zaporedno izbiranje sproti prihajajočih podatkov tako, da množica za modeliranje obdrži svoj obseg. Za boljše sprotno prilagajanje modela smo sproti opravljali optimizacijo hiperparametrov modela. Uporabnost metode smo preizkusili na podatkih dveh nelinearnih, dinamičnih sistemov. Poglavje v monografiji je nastalo kot rezultat pripravljalne faze za projekt in je bilo objavljeno še pred uradnim pričetkom projekta.
COBISS.SI-ID: 26062375