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基于用递推最小二乘(RLS)法拟合高阶自回归(AR)模型得到的白噪声估值,提出了自回归滑动平均(ARMA)模型参数 估计的一种改进的递推增广最小二乘法.它由两段RLs算法组成,可在线实现,具有快的收敛速度.一个仿真例子说明了其有效性.
改进的递推增广最小二乘参数估计方法
【摘 要】
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基于用递推最小二乘(RLS)法拟合高阶自回归(AR)模型得到的白噪声估值,提出了自回归滑动平均(ARMA)模型参数 估计的一种改进的递推增广最小二乘法.它由两段RLs算法组成,可在线
【机 构】
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黑龙江大学自动化系
【出 处】
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科学技术与工程
【发表日期】
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2002年5期
【基金项目】
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国家自然科学基金，黑龙江省自然科学基金
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