【摘 要】
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在工程实践中,有许多非线性现象,例如极限环现象、共振跳跃现象、幅频依赖现象等,这些现象实质上是不同非线性系统所表现出的不同特征.门限自回归模型(TARMA)具有很强的通用
【机 构】
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浙江大学人工智能研究所,武汉大学计算机学院
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划(863计划)
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在工程实践中,有许多非线性现象,例如极限环现象、共振跳跃现象、幅频依赖现象等,这些现象实质上是不同非线性系统所表现出的不同特征.门限自回归模型(TARMA)具有很强的通用性,能解释上述非线性现象,并具有一定物理意义的特点,广泛地应用于时间序列建模.针对非线性ARMA模型,提出了演化TARMA算法.该算法克服了传统的H.Tong、D.D.C、局部区间搜索等方法一些缺陷,能自动识别模型所属类型(线性还是非线性)、模型的阶数、模型的相关参数(门限区间参数、门限参数及相应的ARMA模型参数)等.实验结果表明,该方
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