基于改进支持向量机的TVARMA模型辨识

• 作者: 单斌 王跃钢 邓卫强
• 来源期刊: 传感技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: 模型辨识 时变自回归滑动平均模型 结构风险矩阵 经验风险权重因子 改进的最小二乘支持向量机
• 年，卷（期）: 2011,（10）
• 所属期刊栏目: 传感器信号处理
• 页码范围: 1445-1449
• 分类号: TP212
• 字数: 2383字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-1699.2011.10.015

摘要

提出了一种改进的最小二乘支持向量机并将之应用于时变自回归滑动平均模型的辨识.与传统的最小二乘支持向量机相比,通过同时引入结构风险矩阵Q和经验风险权重因子vi,既降低了数据存储空间,又兼具较好的灵活性和适应性,并成功地应用于TVARMA模型的参数辨识过程.实验结果表明方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王跃钢		78	444	12.0	15.0
2	单斌		21	80	5.0	7.0
3	邓卫强		8	23	2.0	4.0