發(fā)布時間：2020-12-23 23:30

　　隨著工業(yè)化的發(fā)展,系統(tǒng)模型越來越復(fù)雜,系統(tǒng)辨識的計算量也越來越大。在系統(tǒng)辨識領(lǐng)域,當(dāng)辨識參數(shù)向量維數(shù)較大時,遞推最小二乘辨識算法的計算量會很大。針對這個問題,本文基于遞推最小二乘算法、遞階辨識原理和多新息辨識理論,對方程誤差類模型進(jìn)行了算法推導(dǎo)和仿真研究,所推導(dǎo)出的算法具有理論意義與實(shí)際應(yīng)用前景。取得了如下成果:1.針對方程誤差滑動平均模型,依據(jù)遞階辨識原理,將模型分解為兩個子模型,再分別用遞推最小二乘法辨識這兩個子模型,信息向量中含有的不可測噪聲項用其估計值替換,推導(dǎo)出方程誤差滑動平均模型的兩階段遞推增廣最小二乘算法。與方程誤差滑動平均模型遞推增廣最小二乘算法比較,具有較小的計算量。2.針對方程誤差自回歸模型,推導(dǎo)出了方程誤差自回歸模型的三階段遞推廣義最小二乘算法,仿真例子表明三階段階段遞推廣義最小二乘算法具有較小的計算量,特別是當(dāng)系統(tǒng)模型維數(shù)較大時,效果更加明顯。3.針對方程誤差自回歸滑動平均模型,首先結(jié)合兩階段遞推辨識的思想,推導(dǎo)出兩階段遞推廣義增廣最小二乘算法,再結(jié)合數(shù)字濾波思想將模型分成兩個子模型,分別用多新息隨機(jī)梯度算法辨識,推導(dǎo)出方程誤差自回歸滑動平均模型的基于濾波的兩階... 

【文章來源】：江南大學(xué)江蘇省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：61 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 問題提出與研究意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀綜述
        1.2.1 幾類辨識方法綜述
        1.2.2 方程誤差類模型簡介
    1.3 本文主要研究內(nèi)容簡介
第二章 方程誤差滑動平均模型
    2.1 兩階段遞推增廣最小二乘算法
    2.2 遞推增廣最小二乘算法
    2.3 算法計算量分析
    2.4 仿真例子
    2.5 小結(jié)
第三章 方程誤差自回歸模型
    3.1 三階段遞推廣義最小二乘算法
    3.2 遞推廣義最小二乘算法
    3.3 算法計算量分析
    3.4 仿真例子
    3.5 小結(jié)
第四章 方程誤差自回歸滑動平均模型
    4.1 兩階段遞推廣義增廣最小二乘算法
    4.2 基于濾波的兩階段多新息隨機(jī)梯度算法
    4.3 算法計算量分析
    4.4 仿真例子
    4.5 小結(jié)
結(jié)論與展望
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄：作者在攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：2934535