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摘要:
提出了随机状态空间系统参数的梯度优化辨识方法.通过极小化输出预报误差而获得系统的参数估计.提出了动态选择雅可比矩阵奇异值比率确定参数搜索方向的方法,用以解决因雅可比矩阵的线性相关性引起的算法失效问题.给出了融合参数局部逼近性能信息的辨识算法,并得到了算法收敛速度的解析表达式.数值仿真实验的结果说明了所提出方法的有效性.
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文献信息
篇名 随机状态空间系统的梯度优化辨识
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 系统辨识 随机状态空间系统 预报误差
年,卷(期) 2010,(33) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 21-24,35
页数 分类号 TP273+.2
字数 7028字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.2010.33.006
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 杨辉 中南大学信息科学与工程学院 24 369 11.0 19.0
2 樊晓平 中南大学信息科学与工程学院 236 3229 28.0 45.0
3 衷路生 中南大学信息科学与工程学院 35 297 10.0 16.0
5 瞿志华 中南大学信息科学与工程学院 10 82 6.0 9.0
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研究主题发展历程
节点文献
系统辨识
随机状态空间系统
预报误差
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
总被引数(次)
390217
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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