用PSO方法搜索基于MLE的ARMA模型参数

• 作者: 王厚军 罗航 黄建国 龙兵
• 来源期刊: 电子科技大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: ARMA模型 极大似然估计 粒子群 参数 小子样
• 年，卷（期）: 2010,（1）
• 所属期刊栏目: 自动化技术
• 页码范围: 65-68
• 页数: 4页
• 分类号: TP274
• 字数: 2510字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.01.016

摘要

针对小样本条件下用矩估计(ME)方法获取ARMA模型参数粗略的缺点,将粒子群优化算法(PSO)用于小样本ARMA模型参数的极大似然估计(MLE),以获得概率上最优的数字解.在分析基于ARMA模型似然函数的基础上,详细分析了PSO的思想、方法和评价指标.以实际例证显示了联合PSO优化方法估计AMAR模型参数的优良特性,并从算法和似然函数角度分别阐释了形成利弊的原因.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄建国	电子科技大学自动化工程学院	94	689	13.0	23.0
2	王厚军	电子科技大学自动化工程学院	257	2532	27.0	36.0
3	龙兵	电子科技大学自动化工程学院	69	1038	19.0	28.0
4	罗航	电子科技大学自动化工程学院	10	191	6.0	10.0