CAR模型的可变遗忘因子多误差随机信息梯度辨识

景绍学

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CAR模型的可变遗忘因子多误差随机信息梯度辨识

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CAR模型在过程建模中得到了广泛应用.传统的随机信息梯度算法虽然可以辨识CAR模型,但是算法收敛速度慢、估计精度不高.为解决这一问题,提出了一种带可变遗忘因子的多误差随机梯度算法.首先用信息向量取代信息标量,提出了一种多误差随机信息梯度算法;然后,将误差信息引入遗忘因子,提出一种可变遗忘因子.数值仿真表明,所提算法能够以较快的收敛速度获得精度较高的参数估计值.

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来源
《长春工程学院学报（自然科学版）》|2021年第2期|136-140|共5页
作者
景绍学;
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作者单位

淮阴师范学院物理与电子电气工程学院江苏淮安223300;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类一般数理统计;
关键词
CAR模型; 参数估计; 随机信息梯度算法; 可变遗忘因子; 多误差; 最小误差熵;
入库时间 2023-07-25 22:09:29

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