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基于正交最小二乘估计的非线性时间序列的预测
被引量：
5
1
作者
沈辉
胡德文
《国防科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2001年第2期115-118,共4页
在对非线性时间序列的短期预测中经常采用局部线性化的预测算法 ,原有的算法使用普通最小二乘法 (LS)估计近似线性模型的参数。对于存在噪声的数据 ,该算法的数值稳定性较差。本文在对非线性空间进行局部线性化的基础上 ,采用正交最小...
在对非线性时间序列的短期预测中经常采用局部线性化的预测算法 ,原有的算法使用普通最小二乘法 (LS)估计近似线性模型的参数。对于存在噪声的数据 ,该算法的数值稳定性较差。本文在对非线性空间进行局部线性化的基础上 ,采用正交最小二乘方法 (OLS)对线性模型同时进行结构选择与参数辨识 ,改善了数值的病态特性 。
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关键词
非线性时间序列
预测
局部线性化
正交最小二乘估计
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职称材料
一种新的基于线性EIV模型的鲁棒估计算法
被引量：
8
2
作者
胡玉锁
陈宗海
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2006年第3期483-488,共6页
提出了一种新的基于线性EIV模型的鲁棒估计算法——鲁棒扩充算法.该算法从结构化数据区域出发,逐渐扩充模型数据集,并不断更新模型参数的估计,直至找到所有模型数据.在每次迭代中,使用C-Step方法对集合进行调整,从而保证了算法的鲁棒性...
提出了一种新的基于线性EIV模型的鲁棒估计算法——鲁棒扩充算法.该算法从结构化数据区域出发,逐渐扩充模型数据集,并不断更新模型参数的估计,直至找到所有模型数据.在每次迭代中,使用C-Step方法对集合进行调整,从而保证了算法的鲁棒性.同时,提出了关于粗差数据和结构化数据分布的结构化密度假设,结合Mean Shift算法,完成对算法的初始位置选取.仿真结果表明,该算法可以有效地处理含有多个结构和大量离群样本的混杂数据,与现有算法相比,具有更强的鲁棒性和更高的精度.
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关键词
计算机视觉
鲁棒
估计
线性EIV模型
正交最小二乘估计
Mean
SHIFT算法
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职称材料
题名
基于正交最小二乘估计的非线性时间序列的预测
被引量：
5
1
作者
沈辉
胡德文
机构
国防科技大学机电工程与自动化学院
出处
《国防科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2001年第2期115-118,共4页
基金
高等学校骨干教师基金
湖南省自然科学基金! (0 0JJY2 0 6 0 )
模式识别国家重点实验室开放课题基金
文摘
在对非线性时间序列的短期预测中经常采用局部线性化的预测算法 ,原有的算法使用普通最小二乘法 (LS)估计近似线性模型的参数。对于存在噪声的数据 ,该算法的数值稳定性较差。本文在对非线性空间进行局部线性化的基础上 ,采用正交最小二乘方法 (OLS)对线性模型同时进行结构选择与参数辨识 ,改善了数值的病态特性 。
关键词
非线性时间序列
预测
局部线性化
正交最小二乘估计
Keywords
nonlinear time series
prediction
local linearization
orthogonal least square (OLS)
分类号
TP13 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
一种新的基于线性EIV模型的鲁棒估计算法
被引量：
8
2
作者
胡玉锁
陈宗海
机构
中国科学技术大学自动化系
出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2006年第3期483-488,共6页
文摘
提出了一种新的基于线性EIV模型的鲁棒估计算法——鲁棒扩充算法.该算法从结构化数据区域出发,逐渐扩充模型数据集,并不断更新模型参数的估计,直至找到所有模型数据.在每次迭代中,使用C-Step方法对集合进行调整,从而保证了算法的鲁棒性.同时,提出了关于粗差数据和结构化数据分布的结构化密度假设,结合Mean Shift算法,完成对算法的初始位置选取.仿真结果表明,该算法可以有效地处理含有多个结构和大量离群样本的混杂数据,与现有算法相比,具有更强的鲁棒性和更高的精度.
关键词
计算机视觉
鲁棒
估计
线性EIV模型
正交最小二乘估计
Mean
SHIFT算法
Keywords
computer vision
robust estimation
linear EIV model
orthogonal least squares
mean shift algorithm
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于正交最小二乘估计的非线性时间序列的预测
沈辉
胡德文
《国防科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2001
5
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职称材料
2
一种新的基于线性EIV模型的鲁棒估计算法
胡玉锁
陈宗海
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2006
8
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职称材料
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参考文献
引证文献
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