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李林伟;张焕龙;任雪梅;张杰

基于误差数据的Box-Jenkins模型递归学习辨识新方案。 （英语） Zbl 1481.62053号

申请。数学。建模 90, 200-216 (2021).
小结：本文提出了一种递归学习辨识方案来估计Box-Jenkins模型的参数，该模型是通过设计一个新的代价函数获得的。为了便于建立新的成本函数，通过多项式变换将Box-Jenkins模型转换为输出误差模型。然后，基于系统输出误差信息和初始参数误差信息建立了代价函数，其中引入了输出误差信息以提高辨识器的鲁棒性，并引入了初始参数误差，以提高估计方案的收敛速度。在新的框架下，可以得到一种新的递归学习自适应律。与常用的损失函数相比，该算法具有更好的估计性能。此外，在持续激励条件下，估计误差可以收敛到零。最后，通过数值算例和实验验证了该算法的有效性和实用性。

引用于三文件

MSC公司：

62升12 序贯估计
62-08 统计问题的计算方法
62M10个 统计学中的时间序列、自相关、回归等（GARCH）

关键词：

参数估计;Box-Jenkins模型;递归估计;成本函数;错误信息
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{L.Li}等人，应用。数学。建模90，200--216（2021；Zbl 1481.62053）
全文： 内政部

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