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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
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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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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