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题名基于改进PSO算法对ARMA模型定阶新方法
被引量：4
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作者
孙汝儒
肖迪
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机构
南京工业大学自动化与电气工程学院
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出处
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2013年第12期140-143,共4页
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基金
江苏省高校自然科学研究项目(09KJB 510002)
江苏省博士后科研计划基金项目(1001027B)
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文摘
在研究传统AIC准则定阶方法的缺点的基础上,提出用改进的粒子群算法对ARMA(r,m)模型定阶的新方法。基本思想是,由于粒子群算法容易早熟,易陷入局部最优,从而导致过早收敛,得不到最优解,因此提出利用母群划分子群的搜索方法避免算法陷入局部最优的问题。子群各自进行搜索得出最优解,由最优解作为新一代粒子种群,继续搜索自动生成最优解,对ARMA模型进行准确定阶,克服了AIC定阶准则的计算法繁琐、定阶不精确的缺点。通过MATLAB进行实例仿真验证,证明了该方法简单可行。
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关键词
改进的粒子群算法
ARmA(r
m)模型定阶
模型定阶
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Keywords
Improved particle swarm optimisation ARmA（r, m） model order determination model order determination
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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