基于脉冲响应的输出误差模型的辨识 被引量：13

1

作者 黄祖毅 陈建清 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第5期793-796,801,共5页

基于系统脉冲响应参数 ,利用相关分析方法 ,提出了一种辨识输出误差模型参数的方法 .该方法是利用有限脉冲响应模型逼近输出误差模型 ,通过依次递增脉冲响应参数的数目N来提高逼近精度 .理论分析表明 ,只要N足够大 ,模型的辨识精度可以... 基于系统脉冲响应参数 ,利用相关分析方法 ,提出了一种辨识输出误差模型参数的方法 .该方法是利用有限脉冲响应模型逼近输出误差模型 ,通过依次递增脉冲响应参数的数目N来提高逼近精度 .理论分析表明 ,只要N足够大 ,模型的辨识精度可以满足实际要求 .提出的辨识方法可以在假设阶次N =1的条件下 ,依次递增计算N较大时的脉冲响应参数和目标函数值 ,从而根据脉冲响应确定系统的参数 .仿真试验说明提出的方法估计输出误差模型的参数是有效的 . 展开更多

关键词 系统辨识 参数估计 脉冲响应 输出误差模型 目标函数值

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输入非均匀采样广义输出误差模型的递推贝叶斯参数辨识算法

2

作者 景绍学 《计算机应用与软件》 CSCD 2016年第6期329-333,共5页

针对传统最小二乘算法在辨识过程中没有考虑噪声的协方差和参数的先验概率密度的问题,提出一种递推贝叶斯算法。该算法以最大化参数的后验概率密度函数为准则进行参数估计。实验结果证明所提算法可以获得更高精度的参数估计值。收敛性... 针对传统最小二乘算法在辨识过程中没有考虑噪声的协方差和参数的先验概率密度的问题,提出一种递推贝叶斯算法。该算法以最大化参数的后验概率密度函数为准则进行参数估计。实验结果证明所提算法可以获得更高精度的参数估计值。收敛性分析表明,该算法给出的参数估计值收敛于参数真值。该算法综合考虑了噪声方差、数据的先验概率分布和参数的先验概率分布,可以获得比最小二乘法更高的精度的估计值。 展开更多

关键词 输入非均匀采样系统 广义输出误差模型 递推贝叶斯算法 参数估计

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基于输出误差模型优化的甲板运动预报算法研究

3

作者 王鑫琦 朱齐丹 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2023年第1期75-85,共11页

本文提出了一种适用于多种复杂海况的大型舰船甲板运动预报方法,目的在于提高算法对不同海域复杂海况的适用性,以及对甲板运动模型的辨识精度与预报精度。该方法通过将量测数据的时间滞后处理引入输出误差模型来描述甲板运动的动力学模... 本文提出了一种适用于多种复杂海况的大型舰船甲板运动预报方法,目的在于提高算法对不同海域复杂海况的适用性,以及对甲板运动模型的辨识精度与预报精度。该方法通过将量测数据的时间滞后处理引入输出误差模型来描述甲板运动的动力学模型,引入定阶准则确定了模型最优阶数数对。在此基础上应用了辅助模型递推最小二乘算法进行系统参数辨识并估计输出误差模型中的状态变量。实验结果表明,本文所提出的预报方法在系统参数辨识阶段可以将递推最小二乘算法的辨识精度提高5.13%,并且在预报阶段可以有效地将甲板运动的幅值与相位预测精度提高3.17%。该方法在复杂海况下具备良好的预测性能,适用于大型舰船甲板运动预报。 展开更多

关键词 大型舰船 甲板极短期运动预报 时间滞后 模型最优阶数数对 系统参数辨识 输出误差模型 状态变

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具有输入输出误差的OE模型参数辨识及控制 被引量：1

4

作者 闾立新 陈晶 《科学技术与工程》 2010年第35期8716-8718,8724,共4页

针对具有输入输出的OE模型,先将OE模型转化成FIR模型,利用递阶辨识方法,估计出FIR模型的参数,再利用FIR模型参数计算出OE模型的参数,最后利用估计的系统参数设计控制器,使得系统的输出能渐近跟踪目标系统的参数。

关键词 输出误差模型 有限脉冲响应模型 递阶辨识算法 控制器

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考虑信息隐私的大规模风电并网系统实用频率响应模型及其参数辨识方法 被引量：1

5

作者 姜涛 常文文 +1 位作者 刘先超 李国庆 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第12期4876-4885,I0013,I0014,I0012,共13页

大规模风电并网系统中风电机组数量多、模型阶数高、求解复杂,且风电机组存在结构参数隐私问题,导致系统频率响应建模受限。为此,提出一种考虑信息隐私的大规模风电并网系统实用频率响应模型及其参数辨识方法。首先,推导出含综合惯性控... 大规模风电并网系统中风电机组数量多、模型阶数高、求解复杂,且风电机组存在结构参数隐私问题,导致系统频率响应建模受限。为此,提出一种考虑信息隐私的大规模风电并网系统实用频率响应模型及其参数辨识方法。首先,推导出含综合惯性控制的双馈风电机组(doubly-fed induction generator,DFIG)的频率-有功传递函数,构建DFIG的频率响应模型;进而,对含多个风电场群的电力系统,基于容量加权平均法将系统聚合等值为两机模型,确定风电并网系统近似实用频率响应模型的阶数;进一步,针对DFIG结构参数信息不完备问题,构建计及噪声影响的输出误差四阶模型拟合系统频率响应模型,并借助辅助模型最小二乘迭代算法辨识频率响应模型参数;最后,通过含风电场的5节点测试系统和某省西部220kV实际电力系统仿真验证了所提实用四阶SFR模型及参数辨识方法的准确性和实用性。 展开更多

关键词 风电场 系统频率响应模型 输出误差模型 最小二乘法 参数辨识

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系统辨识(4):辅助模型辨识思想与方法 被引量：40

6

作者 丁锋 《南京信息工程大学学报（自然科学版）》 CAS 2011年第4期289-318,共30页

辅助模型辨识思想、多新息辨识理论、递阶辨识原理、耦合辨识概念是该文作者提出的研究辨识问题的原创性新方法,已经被用在很多辨识问题的研究中,形成了不同的辨识方法族,可以用于解决许多线性或非线性模型的自适应信号处理、自适应参... 辅助模型辨识思想、多新息辨识理论、递阶辨识原理、耦合辨识概念是该文作者提出的研究辨识问题的原创性新方法,已经被用在很多辨识问题的研究中,形成了不同的辨识方法族,可以用于解决许多线性或非线性模型的自适应信号处理、自适应参数估计、自适应滤波和预测、自适应控制等问题.由于客观事物具有双重属性:一些特征变量是可观测的;一些是不可测的.如果表征系统特征的观测变量都是可测的,就容易建立描述其运动规律的数学模型.客观事物的不可测属性给建立系统数学模型带来特别的困难.在这种情况下,如何利用系统的可测信息,实现对系统未知变量的估算,来建立系统的数学模型,是辨识领域极具挑战性的研究课题.辅助模型辨识思想就是在这样的背景下发展起来的.该文介绍辅助模型辨识思想和一些基于辅助模型的辨识方法. 展开更多

关键词 辅助模型 递推辨识 参数估计 FIR模型 CAR模型 CARMA模型 CARAR模型 CARARMA模型 输出误差模型 OEMA模型 OEAR模型 辅助模型辨识 多新息辨识 递阶辨识 耦合辨识

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CARMA模型离线最小二乘迭代辨识方法 被引量：9

7

作者 王金海 丁锋 《科学技术与工程》 2007年第23期5998-6003,共6页

基于迭代最小二乘原理,提出了辨识CARMA模型和输出误差模型参数的最小迭代算法。两个最小二乘迭代算法分别比递推增广最小二乘算法和辅助模型递推算法具有更高的参数精度和具有很快的收敛速度。最小二乘迭代辨识的基本思想是:采用交互... 基于迭代最小二乘原理,提出了辨识CARMA模型和输出误差模型参数的最小迭代算法。两个最小二乘迭代算法分别比递推增广最小二乘算法和辅助模型递推算法具有更高的参数精度和具有很快的收敛速度。最小二乘迭代辨识的基本思想是:采用交互估计理论和递阶辨识原理,在每步迭代计算中,参数估计依赖于噪声估计,反过来噪声估计通过前一次迭代的参数估计计算,二者执行了一个递阶计算过程。最后用仿真例子验证了提出的算法。 展开更多

关键词 递推辨识 迭代辨识 参数估计 最小二乘 输出误差模型 受控自回归滑动平均模型

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基于设备模型辨识的新能源电力系统共模频率特征量化 被引量：7

8

作者 张雯欣 吴琛 +2 位作者 黄伟 高晖胜 辛焕海 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2022年第8期96-102,共7页

实际电力系统存在部分设备模型不准确与“黑箱化”的问题,使得现有频率特征量化研究的应用场景受限。为此,提出一种利用测量数据辨识设备模型并将其简化为统一结构模型以量化最低点等系统频率特征的方法。采用输出误差模型描述待辨识设... 实际电力系统存在部分设备模型不准确与“黑箱化”的问题,使得现有频率特征量化研究的应用场景受限。为此,提出一种利用测量数据辨识设备模型并将其简化为统一结构模型以量化最低点等系统频率特征的方法。采用输出误差模型描述待辨识设备,基于测量所得设备并网接口功率、频率数据,结合辅助变量法以及高斯-牛顿法估计模型参数。进一步地,结合系统实际工况将已辨识得到的发电设备模型简化为微分-比例-一阶滞后3个环节组成的统一结构以简化频率响应分析,进而量化频率平均变化率及频率最低点等频率特征。最后,通过仿真验证了基于设备模型辨识的新能源电力系统共模频率特征量化方法的有效性。 展开更多

关键词 电力系统 设备辨识 统一结构 频率特征量化 输出误差模型 高斯-牛顿法

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基于辅助模型的递推增广最小二乘辨识方法 被引量：26

9

作者 王冬青 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第1期51-56,共6页

针对有色噪声干扰的输出误差滑动平均系统,将辅助模型与递推增广最小二乘算法相结合:用辅助模型的输出代替辨识模型信息向量中的未知真实输出项,用估计残差代替信息向量中的不可测噪声项,从而提出了基于辅助模型的递推增广最小二乘辨识... 针对有色噪声干扰的输出误差滑动平均系统,将辅助模型与递推增广最小二乘算法相结合:用辅助模型的输出代替辨识模型信息向量中的未知真实输出项,用估计残差代替信息向量中的不可测噪声项,从而提出了基于辅助模型的递推增广最小二乘辨识方法.为了展示所提方法的特点,文中还给出了经过模型变换的递推增广最小二乘算法.理论分析和仿真研究表明,提出的方法原理简单、计算量小,可以给出高精度参数估计,且能够用于在线辨识. 展开更多

关键词 递推辨识 参数估计 最小二乘 辅助模型 输出误差滑动平均模型

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输入数据缺失情况下的OE模型辨识算法研究 被引量：3

10

作者 耿立辉 萧德云 《高技术通讯》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第3期279-283,共5页

针对辨识技术应用过程中出现的一类输入数据随机缺失时的辨识问题进行了研究。针对输出误差(OE)模型描述的一类系统,提出了一种模型辨识和缺失数据预测交互迭代的辨识算法。在模型辨识中采用了递推的辨识算法便于形成实时更新的在线辨... 针对辨识技术应用过程中出现的一类输入数据随机缺失时的辨识问题进行了研究。针对输出误差(OE)模型描述的一类系统,提出了一种模型辨识和缺失数据预测交互迭代的辨识算法。在模型辨识中采用了递推的辨识算法便于形成实时更新的在线辨识策略;而在缺失数据的预测过程中,利用小波降噪技术对预测数据进行适应性的滤波。仿真和分析表明,所提出的辨识算法对连续性输入数据缺失具有很强的鲁棒性;与没有小波技术参与的辨识算法相比,该算法具有较高的模型辨识精度和对缺失数据较好的预测能力。 展开更多

关键词 输入数据缺失 输出误差(OE)模型 小波降噪 迭代辨识

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基于类噪声扰动的电网惯量常态化连续估计方法 被引量：33

11

作者 李世春 夏智雄 +4 位作者 程绪长 舒征宇 钟浩 涂杰 黄森焰 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第14期4430-4439,共10页

精确估计惯量是客观评估电网频率安全稳定性的关键环节,现有方法主要基于有功–频率大扰动的离散事件,无法对电网惯量连续估计。鉴于此,该文研究利用有功–频率类噪声扰动信息连续估计电网惯量的方法。首先以区域为对象,将断面联络功率... 精确估计惯量是客观评估电网频率安全稳定性的关键环节,现有方法主要基于有功–频率大扰动的离散事件,无法对电网惯量连续估计。鉴于此,该文研究利用有功–频率类噪声扰动信息连续估计电网惯量的方法。首先以区域为对象,将断面联络功率和区域内负荷扰动作为输入、频率扰动作为输出,应用输出误差(output error,OE)模型对区域惯量进行估计,进而对各区域合并求解全网等效惯量。提出数据分段、移动数据窗的处理方式,对多段类噪声输入的OE模型分范围选阶辨识,并剔除离群值,获取充足的惯量估计样本及其均值,减小随机扰动引起的辨识误差。最后通过算例系统验证所提方法和模型的有效性及精确性。 展开更多

关键词 电网惯量连续估计 系统辨识 类噪声 输出误差模型 数据分段

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有色噪声干扰下的一种系统辨识方法 被引量：25

12

作者 张勇 杨慧中 丁锋 《南京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第B07期167-171,共5页

把有色噪声干扰的随机系统看作一类广义输出误差模型,辨识的思想是把过程模型和噪声模型分别用两个有限脉冲响应(FIR)模型逼近,进而得到一个特殊的CARMA模型/ARMAX模型。使用增广最小二乘法估计其参数,最后根据模型等价原理确定原系统... 把有色噪声干扰的随机系统看作一类广义输出误差模型,辨识的思想是把过程模型和噪声模型分别用两个有限脉冲响应(FIR)模型逼近,进而得到一个特殊的CARMA模型/ARMAX模型。使用增广最小二乘法估计其参数,最后根据模型等价原理确定原系统的参数估计。仿真结果表明．如果近似的FIR模型有较高的阶次,系统辨识精度满足要求。 展开更多

关键词 输出误差模型 参数估计 辨识 最小二乘

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系统辨识(3):辨识精度与辨识基本问题 被引量：29

13

作者 丁锋 《南京信息工程大学学报（自然科学版）》 CAS 2011年第3期193-226,共34页

系统辨识是研究建立系统数学模型的理论与方法.讨论系统辨识涉及的一些基本问题,包括辨识精度、辨识方法的提出,辨识输入信号的设计,参数可辨识性与系统可辨识性,开环可辨识性与闭环可辨识性,可辨识性与能控性和能观测性的关系,可辨识... 系统辨识是研究建立系统数学模型的理论与方法.讨论系统辨识涉及的一些基本问题,包括辨识精度、辨识方法的提出,辨识输入信号的设计,参数可辨识性与系统可辨识性,开环可辨识性与闭环可辨识性,可辨识性与能控性和能观测性的关系,可辨识性与输入信号的关系,以及与辨识方法收敛性相关的激励信号与激励条件,辨识算法收敛分析的基本工具,典型辨识算法的收敛结论等. 展开更多

关键词 数学模型 系统辨识 参数估计 CAR模型 CARMA模型 CARAR模型 CARARMA模型 输出误差模型 OEMA模型 OEAR模型

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系统辨识(6):多新息辨识理论与方法 被引量：44

14

作者 丁锋 《南京信息工程大学学报（自然科学版）》 CAS 2012年第1期1-28,共28页

多新息辨识是系统辨识的一个重要分支.新息是能够改善参数估计精度或状态估计精度的有用信息.首先,详细讨论了线性回归模型的各种多新息辨识方法,包括多新息投影算法、多新息随机梯度算法、多新息遗忘梯度算法、变递推间隔多新息随机梯... 多新息辨识是系统辨识的一个重要分支.新息是能够改善参数估计精度或状态估计精度的有用信息.首先,详细讨论了线性回归模型的各种多新息辨识方法,包括多新息投影算法、多新息随机梯度算法、多新息遗忘梯度算法、变递推间隔多新息随机梯度算法、多新息最小二乘辨识方法、变递推间隔多新息最小二乘算法等;然后,给出了方程误差类系统、输出误差类系统、输入非线性系统的随机梯度辨识算法、多新息随机梯度算法和多新息最小二乘辨识算法;最后,简单说明了多新息辨识理论可以发展到多新息观测器和多新息卡尔曼滤波理论. 展开更多

关键词 迭代辨识 递推辨识 参数估计 FIR模型 方程误差模型 CAR模型 CARMA模型 CARAR模型 CARARMA模型 输出误差模型:OEMA模型 OEAR模型 辅助模型辨识 多新息辨识 递阶辨识 耦合辨识

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系统辨识(8):耦合辨识概念与方法 被引量：21

15

作者 丁锋 《南京信息工程大学学报（自然科学版）》 CAS 2012年第3期193-212,共20页

耦合辨识是系统辨识的一个重要分支,是新近发展和提炼形成的一种辨识概念,主要用于研究结构复杂的参数耦合线性和非线性多变量系统的辨识问题.辅助模型辨识思想、多新息辨识理论、递阶辨识原理、耦合辨识概念是本文作者提出的一些新的... 耦合辨识是系统辨识的一个重要分支,是新近发展和提炼形成的一种辨识概念,主要用于研究结构复杂的参数耦合线性和非线性多变量系统的辨识问题.辅助模型辨识思想、多新息辨识理论、递阶辨识原理、耦合辨识概念是本文作者提出的一些新的辨识研究思路、理念和方法,分别能够用于研究存在未知过程变量的不可测系统的辨识,能够提高辨识方法的收敛速度和参数估计精度,能够解决结构复杂、大规模多变量系统及参数耦合多变量系统的辨识问题、减小辨识算法的计算量.首先介绍多变量系统耦合辨识概念,在此基础上讨论多变量系统的几种(全)耦合最小二乘辨识方法、(全)耦合随机梯度辨识方法、部分耦合随机梯度辨识方法、部分耦合最小二乘辨识方法等,最后说明耦合辨识方法可推广用于有色噪声干扰多变量系统的辨识,并列出了一些多变量系统模型结构,阐述了耦合辨识概念可以结合辅助模型辨识思想、多新息辨识理论、递阶辨识原理、迭代搜索原理(梯度迭代、最小二乘迭代、牛顿迭代)等来研究线性或非线性多变量系统的辨识问题. 展开更多

关键词 迭代辨识 递推辨识 参数估计 FIR模型 方程误差模型 CAR模型 CARMA模型 CARAR模型 CARARMA模型 输出误差模型:OEMA模型 OEAR模型 辅助模型辨识 多新息辨识 递阶辨识 耦合辨识

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系统辨识(5):迭代搜索原理与辨识方法 被引量：18

16

作者 丁锋 《南京信息工程大学学报（自然科学版）》 CAS 2011年第6期481-510,共30页

递推辨识与迭代辨识构成了两类重要的参数估计方法.递推辨识的递推变量与时间有关,因而可以用于在线估计系统参数;迭代辨识的迭代变量是自然数,与客观世界的时间无关,通常用于离线估计系统参数.基于辅助模型辨识思想、多新息辨识理论、... 递推辨识与迭代辨识构成了两类重要的参数估计方法.递推辨识的递推变量与时间有关,因而可以用于在线估计系统参数;迭代辨识的迭代变量是自然数,与客观世界的时间无关,通常用于离线估计系统参数.基于辅助模型辨识思想、多新息辨识理论、递阶辨识原理、耦合辨识概念等辨识方法都可以用递推算法和迭代算法实现.迭代方法渊源很早,如求解矩阵方程Ax=b的雅可比迭代、高斯-赛德尔迭代等.迭代辨识方法主要使用梯度搜索、最小二乘搜索、牛顿搜索原理来实现.为此主要研究了CARMA系统和Box-Jenkins系统的最小二乘迭代辨识方法与梯度迭代辨识方法.这些方法也可推广到其他所有方程误差类系统和输出误差类系统,以及非线性系统.迭代辨识方法通常用于有限量测数据的系统辨识,其收敛性证明是辨识领域极具挑战性的研究课题. 展开更多

关键词 迭代辨识 递推辨识 参数估计 FIR模型 CAR模型 CARMA模型 CARAR模型 CARARMA模型 输出误差模型 OEMA模型 OEAR模型 辅助模型辨识 多新息辨识 递阶辨识 耦合辨识

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系统辨识(7):递阶辨识原理与方法 被引量：18

17

作者 丁锋 《南京信息工程大学学报（自然科学版）》 CAS 2012年第2期97-124,共28页

递阶辨识是系统辨识的一个重要分支.递阶辨识原理是在大系统递阶控制的"分解-协调原理"基础上发展起来的,它不仅能够解决参数数目多、维数高、大规模系统辨识算法计算量大的问题,而且能够解决结构复杂的双线性参数系统、多线... 递阶辨识是系统辨识的一个重要分支.递阶辨识原理是在大系统递阶控制的"分解-协调原理"基础上发展起来的,它不仅能够解决参数数目多、维数高、大规模系统辨识算法计算量大的问题,而且能够解决结构复杂的双线性参数系统、多线性参数系统以及非线性系统的辨识问题.首先介绍递阶辨识原理和线性方程组Ax=b的著名雅可比迭代和高斯-赛德尔迭代,给出了线性方程组的迭代方法族;其次将雅可比迭代思想和递阶辨识原理用于研究一般矩阵方程和耦合矩阵方程的递阶梯度迭代求解方法和递阶最小二乘迭代求解方法;再次介绍了方程误差模型的两阶段最小二乘辨识方法(一个简单的递阶辨识方法)和线性回归模型的递阶最小二乘辨识方法;最后研究了类多变量CARMA系统的递阶辨识方法. 展开更多

关键词 迭代辨识 递推辨识 参数估计 FIR模型 方程误差模型 CAR模型 CARMA模型 CARAR模型 CARARMA模型 输出误差模型 OEMA模型 OEAR模型 辅助模型辨识 多新息辨识 递阶辨识 耦合辨识

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辨识方法的计算效率(2):迭代算法 被引量：15

18

作者 丁锋 《南京信息工程大学学报（自然科学版）》 CAS 2012年第5期385-401,共17页

讨论了最小二乘迭代辨识算法及其计算效率问题.最小二乘迭代算法由于涉及矩阵求逆运算,为减小计算量,提出了基于块矩阵求逆的最小二乘迭代辨识算法.基于块矩阵求逆的最小二乘迭代辨识算法不是一种新算法,只是从辨识算法的实现方式上降... 讨论了最小二乘迭代辨识算法及其计算效率问题.最小二乘迭代算法由于涉及矩阵求逆运算,为减小计算量,提出了基于块矩阵求逆的最小二乘迭代辨识算法.基于块矩阵求逆的最小二乘迭代辨识算法不是一种新算法,只是从辨识算法的实现方式上降低计算负担,它与最小二乘迭代算法产生相同的参数估计,但计算量小.文中研究了伪线性回归系统、多元伪线性回归系统、多变量伪线性回归系统的最小二乘迭代辨识算法及其基于块矩阵求逆的最小二乘迭代算法. 展开更多

关键词 递推辨识 迭代辨识 参数估计 FIR模型 方程误差模型 CAR模型 CARMA模型 CARAR模型 CARARMA模型 输出误差模型 OEMA模型 OEAR模型 辅助模型辨识 多新息辨识 递阶辨识 耦合辨识

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辨识方法的计算效率(1):递推算法 被引量：15

19

作者 丁锋 《南京信息工程大学学报（自然科学版）》 CAS 2012年第4期289-300,共12页

算法的计算量可用其乘法运算次数和加法运算次数表示(除法作为乘法对待,减法作为加法对待).一次乘法运算或一次加法运算称为一个flop,即一次浮点运算.作为"辨识方法的计算效率"系列3篇连载论文的第1篇,主要了讨论递推辨识算... 算法的计算量可用其乘法运算次数和加法运算次数表示(除法作为乘法对待,减法作为加法对待).一次乘法运算或一次加法运算称为一个flop,即一次浮点运算.作为"辨识方法的计算效率"系列3篇连载论文的第1篇,主要了讨论递推辨识算法的计算量,包括向量和矩阵基本运算的flop数,以及线性回归系统、多元线性回归系统、多变量系统的随机梯度辨识算法、最小二乘辨识算法、递推最小二乘辨识算法的最经济计算量,即实现算法的最少flop数. 展开更多

关键词 递推辨识 迭代辨识 参数估计 FIR模型 方程误差模型 CAR模型 CARMA模型 CARAR模型 CARARMA模型 输出误差模型 OEMA模型 OEAR模型 辅助模型辨识 多新息辨识 递阶辨识 耦合辨识

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辨识方法的计算效率(3):信息向量耦合算法 被引量：10

20

作者 丁锋 《南京信息工程大学学报（自然科学版）》 CAS 2012年第6期481-495,共15页

简单讨论了行列式、矩阵逆和块矩阵逆的计算量;研究了信息向量耦合型多变量系统的子系统递推最小二乘辨识方法,给出了计算量小的联合递推最小二乘辨识算法;研究了部分信息向量耦合型多变量系统的子系统最小二乘辨识算法,提出了计算量小... 简单讨论了行列式、矩阵逆和块矩阵逆的计算量;研究了信息向量耦合型多变量系统的子系统递推最小二乘辨识方法,给出了计算量小的联合递推最小二乘辨识算法;研究了部分信息向量耦合型多变量系统的子系统最小二乘辨识算法,提出了计算量小的基于块矩阵求逆的最小二乘辨识算法;给出了部分信息向量耦合型多变量系统的子系统递推最小二乘辨识算法,提出和推导了基于辨识模型分解的递推最小二乘辨识算法,并分别讨论了提出算法的计算量. 展开更多

关键词 递推辨识 迭代辨识 参数估计 FIR模型 方程误差模型 CAR模型 CARMA模型 CARAR模型 CARARMA模型 输出误差模型 OEMA模型 OE-AR模型 辅助模型辨识 多新息辨识 递阶辨识 耦合辨识

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