原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
为解决状态空间系统的预报误差与系统参数之间的非线性、非凸性给参数估计带来的困难,提出了状态空间系统的梯度优化辨识方法.分析了基于局部线性化的梯度辨识原理,给出了基于QR分解、奇异值分解(SVD)确定参数搜索方向的实现方案,得到了估计系统参数的迭代辨识算法.探讨了算法的收敛性,给出了算法收敛速度的解析表达式,最后进行了数值仿真,实验结果说明了所提出方法的有效性.
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文献信息
篇名 态空间系统的梯度优化辨识及收敛性分析
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 系统辨识 状态空间系统 梯度优化 收敛性分析
年,卷(期) 2011,(4) 所属期刊栏目 算法研究探讨
研究方向 页码范围 1238-1241
页数 分类号 TP273
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-3695.2011.04.009
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 华东交通大学电气与电子工程学院 76 653 13.0 20.0
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 颜争 华东交通大学电气与电子工程学院 6 58 3.0 6.0
6 瞿志华 中南大学信息科学与工程学院 10 82 6.0 9.0
9 齐叶鹏 华东交通大学电气与电子工程学院 5 59 2.0 5.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
系统辨识
状态空间系统
梯度优化
收敛性分析
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
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
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