【摘 要】
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本文提出了多变量受控的自回归滑动平均(CARMA)模型结构辨识的新方法。根据模型参数的递推增广最小二乘法(RELS)估计,给出了确定模型的阶、子阶和时滞的F检验判决器,且可得到
【机 构】
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黑龙江省应用数学研究所,黑龙江省应用数学研究所,
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本文提出了多变量受控的自回归滑动平均(CARMA)模型结构辨识的新方法。根据模型参数的递推增广最小二乘法(RELS)估计,给出了确定模型的阶、子阶和时滞的F检验判决器,且可得到节省参数模型。本方法推广和改进了Bokor和Keviczky的结构辨识方法。数值模拟例子证明了所提出方法的有效性。
In this paper, we propose a new method for structural identification of a multivariable controlled autoregressive moving average (CARMA) model. According to the Recursive Augmented Least Squares (RELS) estimation of the model parameters, the F test adjudicator to determine the order, sub-order and time delay of the model is given and the saving parameter model can be obtained. This method promotes and improves the structural identification of Bokor and Keviczky. The numerical simulation shows the effectiveness of the proposed method.
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