滑动平均模型参数估计的Gevers—Wouters算法的指数收敛性

来源 :科学技术与工程 | 被引量 : 0次 | 上传用户：taorong19880903

【摘要】

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可逆的向量滑动平均(MA)模型参数估计问题本质上是一个矩阵谱分解问题.基于向量MA模型和状态空间模型之间的变换,用Kalman滤波方法证明了矩阵谱分解的Gevers-Wouters算法的一

【作者】

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邓自立

【机构】

：

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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2005年20期

【关键词】

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向量滑动平均模型参数估计矩阵谱分解快速迭代算法一致性指数收敛性收敛速度 Kalman滤波方法 vector moving average model

【基金项目】

：

国家自然科学基金，黑龙江省重点实验室基金

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可逆的向量滑动平均(MA)模型参数估计问题本质上是一个矩阵谱分解问题.基于向量MA模型和状态空间模型之间的变换,用Kalman滤波方法证明了矩阵谱分解的Gevers-Wouters算法的一致性和指数收敛性,且证明了收敛速度由MA多项式矩阵的行列式的零点决定.当这些零点不接近单位圆周时,Gevers-Wouters算法可高精度、快速地给出MA参数估计,因而提供一种快速有效的谱分解工具.

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