非高斯AR序列参数的加权最小二乘估计

• 作者: 姜可宇 王平波 蔡志明
• 来源期刊: 武汉理工大学学报（交通科学与工程版）
• 学科: 工学
• 关键词: 非高斯 自回归模型 最小二乘估计 最大似然估计
• 年，卷（期）: 2008,（6）
• 页码范围: 1009-1012
• 页数: 4页
• 分类号: TJ630
• 字数: 2422字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3963/j.issn.2095-3844.2008.06.010

摘要

加权最小二乘估计是一种兼具精度与速度的非高斯自回归序列参数估计的优秀算法.使用混合高斯自回归模型描述估计问题之后,又从最大似然估计非线性方程组出发导出了与之近似的加权最小二乘估计线性方程组,并分析了加权函数的性质,给出了具体的两步实现算法.探讨了加权函数获得与激励方差估计2个细节问题,给出了一组实例.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王平波	海军工程大学电子工程学院	48	200	7.0	12.0
2	蔡志明	海军工程大学电子工程学院	147	965	14.0	23.0
3	姜可宇	海军工程大学电子工程学院	40	337	7.0	17.0