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Wei，H.L。；美国比林斯。

使用bootstrap方法改进非线性动力学模型的参数估计。 （英语） Zbl 1175.93220号

国际J.控制 82，第11期，1991-2001（2009）.
总结：众所周知，如果满足某些假设，最小二乘（LS）类算法会产生无偏估计。然而，有许多实际问题违反了所需的假设。典型的例子包括非线性动力系统辨识问题，其中输入和输出观测值受到测量不确定性和可能相关噪声的影响。这将导致LS估计有偏差，并且所识别的模型将表现出较差的泛化特性。本文研究了这类变量误差问题的模型估计，提出了一种基于bootstrap算法的新辨识方案，以改进非线性动态系统辨识的模型估计。

引用于2文件

MSC公司：

93E10型 随机控制理论中的估计与检测
93E12号机组 随机控制理论中的辨识
93立方厘米 控制理论中的非线性系统
93E24型 随机控制系统的最小二乘法及其相关方法

关键词：

引导数据库；变量错误；测量不确定度；NARX和NARMAX型号；非线性系统辨识；正交最小二乘法；参数估计
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{H.L.Wei}和\textit{S.A.Billings}，国际期刊控制82，第11期，1991年-2001年（2009年；Zbl 1175.93220）
全文： 内政部 链接

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