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CARMA公司

swMATH ID: 7235
软件作者: 丁,冯
描述: 系统识别,E部分:迭代搜索原理和识别方法递归辨识和迭代辨识是两种重要的参数估计方法。递推辨识中的递推指标是一个时间变量,递推辨识可用于在线估计系统参数;迭代辨识中的迭代指标是一个自然数,与时间无关,迭代辨识通常用于离线估计系统参数。辅助模型辨识思想、多新息辨识理论、层次辨识原理和基于耦合辨识概念的方法可以通过递归算法和迭代算法实现。迭代法可以追溯到数百年前雅可比迭代法和高斯-赛德尔迭代法求解矩阵方程(oldsymbol{Ax}=oldsymbol{b})。迭代辨识方法基于梯度搜索、最小二乘搜索和牛顿搜索原理。本文研究了CARMA系统和Box-Jenkins系统的基于最小二乘和基于梯度的迭代辨识方法。所提出的方法也可以推广到其他方程误差型系统、输出误差型系统和非线性系统。迭代方法通常应用于有限数据的系统辨识,其收敛性分析非常困难,是一个具有挑战性的研究课题。
主页: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0898122111010455
关键词: 迭代辨识;递归识别;参数估计;输出错误类型系统;牛顿搜索原理;高斯-赛德尔迭代;收敛性分析;Box-Jenkins系统;最小二乘搜索;雅可比迭代;CARMA系统
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引用于: 9文件

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