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Nick Verheul；大安·克罗姆林

VARX过程的随机参数化。 （英语） Zbl 1462.62556号

Commun公司。申请。数学。计算。科学。 16，编号1，33-57（2021）.
摘要：在这项研究中，我们研究了一种数据驱动的随机方法，以参数化原型多尺度动力学系统Lorenz'96（L96）模型中的小尺度特征。我们建议使用带有外生变量的向量自回归过程（VARX）对小规模特征进行建模，该过程是根据给定的样本数据估计的。为了减少VARX的参数数量，我们对其系数矩阵施加了对角结构。我们将VARX应用于2层L96模型的两种不同配置，一种配置具有公共参数选择，给出L96模型变量的单峰不变概率分布，另一种配置带有非标准参数，给出三峰分布。我们通过各种统计标准表明，所提出的VARX对于单峰配置具有很好的性能，同时保持了参数数量与模型变量数量之间的线性关系。我们还表明，通过考虑密集（非对角）VARX协方差矩阵，参数化可以准确地执行非常具有挑战性的三模态L96配置。

MSC公司：

62米10 统计学中的时间序列、自相关、回归等（GARCH）
62层30 约束条件下的参数化推理
62J10型 方差和协方差分析（ANOVA）
60G15年 高斯过程
60 H10型 随机常微分方程（随机分析方面）
65C20个 概率模型，概率统计中的通用数值方法
70K70美元 力学非线性问题的慢运动和快运动系统

关键词：

带外生变量的向量自回归过程（VARX）；随机参数化；约束自回归模型；线性数参数；多尺度建模；洛伦兹'96；协方差矩阵
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{N.Verheul}和\textit{D.Crommelin}，Commun。申请。数学。计算。科学。16、1号、33-57（2021年；Zbl 1462.62556）
全文： DOI程序 arXiv公司

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