基于辅助模型的多新息广义增广随机梯度算法

摘要：

将辅助模型辨识思想与多新息辨识理论相结合,利用系统可测信忠建立一个辅助模型.分别用辅助模型输出和噪声估计值代替辨识模型信忠向量中未知真实输出变量和不可测噪声项,并引入新忠长度扩展标量新息为新息向量,提出了Box-lenkins模型的辅助模型多新忠广义增广随机梯度辨识方法.所提出方法重复使用系统数据,能够改善参数估计精度,加快算法的收敛速度.

关键词：参数估计、递推辨识、随机梯度、辅助模型、Box-Jenkins模型、多新息辨识

所属期刊栏目：23

分类号：TP271(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金项目60574051,60673101

在线出版日期：2008-11-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：999-1003,1010