【摘 要】
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基于最小一乘准则和随机梯度算法原理,针对受尖峰噪声影响的非线性Hammerstein-Wiener模型,提出基于最小一乘准则的随机梯度算法.为解决最小一乘准则函数不可微的问题,该算法引入确定性可导函数近似代替残差绝对值.仿真实验表明:基于最小一乘准则的随机梯度算法对于非线性Hammerstein-Wiener模型可以有效地辨识出模型参数,同时抑制尖峰噪声对辨识结果的影响,具有更高的辨识精度、更快的收敛速度和良好的鲁棒性.
【机 构】
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中国石油大学(北京)信息科学与工程学院;国家管网集团北京管道有限公司
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基于最小一乘准则和随机梯度算法原理,针对受尖峰噪声影响的非线性Hammerstein-Wiener模型,提出基于最小一乘准则的随机梯度算法.为解决最小一乘准则函数不可微的问题,该算法引入确定性可导函数近似代替残差绝对值.仿真实验表明:基于最小一乘准则的随机梯度算法对于非线性Hammerstein-Wiener模型可以有效地辨识出模型参数,同时抑制尖峰噪声对辨识结果的影响,具有更高的辨识精度、更快的收敛速度和良好的鲁棒性.
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