带稀疏特性的最优区间回归模型辨识方法

• 作者: 刘小雍 张南庆 张强 方华京 杨航
• 来源期刊: 探测与控制学报
• 关键词: 逼近误差的?1范数 结构风险最小化 最优区间回归模型 线性规划 稀疏性
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 页码范围: 94-103
• 页数: 10页
• 分类号: TP391.9
• 语种: 中文

摘要

传统的系统辨识方法主要是针对确定性数学模型辨识,其输出为确定的点输出,鲁棒性差,易受外界干扰.本文针对此问题,提出了最优区间回归模型(OIRM)辨识的方法.该方法将逼近误差的?1范数思想与结构风险最小化理论相结合,建立求解区间模型的最优化问题,应用线性规划独立求解区间模型的上界和下界模型.实验分析表明,对来自测量以及参数不确定性的数据,从均方根误差(RMSE)以及支持向量的百分数(SVs％)两个指标论证了,提出的方法不仅可以获取最优区间输出,还能确定区间模型的辨识精度和泛化性能之间的平衡.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	方华京	华中科技大学自动化学院	125	1535	23.0	33.0
2	张强	遵义师范学院工学院	22	11	1.0	2.0
3	刘小雍	遵义师范学院工学院	33	46	4.0	4.0
4	杨航	遵义师范学院工学院	11	4	1.0	1.0
5	张南庆	遵义师范学院工学院	7	2	1.0	1.0