自回归模型的多新息随机梯度和多新息最小二乘辨识方法

摘要：

将多新息辨识理论用于研究自回归模型的参数辨识问题,通过把标量新息扩展为向量新息(即多新患),扩展信患向量到信患矩阵和构成堆积系统输出,从而提出了自回归模型的多新息随机梯度辨识算法和多新息最小二乘辨识算法.仿真结果验证了提出算法的有效性.

关键词：递推辨识、参数估计、多新息辨识、随机梯度

所属期刊栏目：8

分类号：TP271(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金605704051

在线出版日期：2008-05-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：1058-1060