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Nonparametric output prediction for nonlinear fading memory systems

机译：非线性衰落存储系统的非参数输出预测

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The authors construct a class of elementary nonparametric output predictors of an unknown discrete-time nonlinear fading memory system. Their algorithms predict asymptotically well for every bounded input sequence, every disturbance sequence in certain classes, and every linear or nonlinear system that is continuous and asymptotically time-invariant, causal, and with fading memory. The predictor is based on kn-nearest neighbor estimators from nonparametric statistics. It uses only previous input and noisy output data of the system without any knowledge of the structure of the unknown system, the bounds on the input, or the properties of noise. Under additional smoothness conditions the authors provide rates of convergence for the time-average errors of their scheme. Finally, they apply their results to the special case of stable linear time-invariant (LTI) systems
机译：作者构建了一类未知离散时间非线性衰落存储系统的基本非参数输出预测变量。他们的算法对于每个有界输入序列，某些类别中的每个扰动序列，以及每个连续且渐近时不变，因果且具有衰落记忆的线性或非线性系统，都能够很好地渐近预测。预测器基于非参数统计中的kn最近邻估计器。它仅使用系统的先前输入和有噪输出数据，而无需了解未知系统的结构，输入范围或噪声属性。在额外的平滑度条件下，作者提供了其方案的时间平均误差的收敛速度。最后，他们将结果应用于稳定的线性时不变（LTI）系统的特殊情况

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