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随机的VARX过程参数化
Nick Verheul和Daan Crommelin
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第16卷（2021年），第1期，33–57
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摘要
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在本研究中，我们研究了一种数据驱动的随机方法来参数化多尺度动力系统原型洛伦兹96的小尺度特征（L96）型号。我们建议使用向量对小规模特征建模具有外生变量的自回归过程（VARX），根据给定样本数据。为了减少VARX的参数数量，我们对其系数矩阵施加对角结构。我们将VARX应用于两层L96模型的两种不同配置，其中一种配置具有通用性给出单峰不变概率分布的参数选择L96模型变量，一个具有非标准参数的变量给出了三模态分配。我们通过各种统计标准表明，建议的VARX在保持数量不变的情况下，对于单峰配置执行得非常好模型变量数量的线性参数。我们也证明了这一点参数化对非常具有挑战性的三脚架精确执行L96配置，允许密集（非对角）VARX协方差矩阵。
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关键词
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
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2010年数学科目分类
一次：62F30、60H10、65C20、68U20、70K70
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里程碑
收到日期：2019年7月29日
修订日期：2020年7月24日
接受时间：2020年9月13日
发布日期：2021年1月19日
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