滑动平均模型的最小二乘辨识方法比较研究

• 作者: 丁锋 周毅
• 来源期刊: 科学技术与工程
• 学科: 数学
• 关键词: 递推辩识 参数估计 最小二乘 MA模型 时间序列
• 年，卷（期）: 2007,（18）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 4570-4575
• 页数: 6页
• 分类号: O211.64
• 字数: 4263字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-1815.2007.18.004

摘要

滑动平均模型辩识的困难是信息向量中存在不可测噪声项.借助于递阶辩识的交互估计理论,用估计残差代替信息向量中中不可测噪声项,借助于多新息辨识理论扩展新息长度和充分利用系统观测数据的思想,提出估计滑动平均模型参数的多新息递推最小二乘辨识方法和最小二乘迭代辨识方法.与常规递推增广最小二乘算法相比,提出的方法具有更快的收敛速度,能产生更高精度的参数估计.仿真例子验证了算法的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	丁锋	江南大学控制科学与工程研究中心	109	1413	20.0	32.0
2	周毅	江南大学控制科学与工程研究中心	4	23	2.0	4.0