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1.
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。 相似文献
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3.
提出了滑动平均(MA)模型参数估计的两段最小二乘法。首先用递推最小二乘法对MA模型拟合一个高阶自回归(AR)模型,然后再用最小二乘法一个不相容的超定性方程组得到MA模型参数估值。一个应用于自校正跟踪滤波器的仿真例子说明了其有效性。 相似文献
4.
提出了带有色观测噪声的自回归滑动平均(ARMA)模型参数估计的三段算法。第一段用递推增广最小二乘法(RELS)估计自回归(AR)参数;第二段用Gevers-Wouters算法估计伴随滑动平均(MA)模型参数;第三段用求不相容线性方程组的最小二乘解得到原始MA参数估值。一个仿真例子说明了其有效性。 相似文献
5.
动态数据系统(DDS)建模方法的改进 总被引:1,自引:0,他引:1
钟秋海 《北京理工大学学报》1986,(4)
本文概述了原DDS建模方法的缺点,叙述了改进的途径,推导了改进的算法,给出了改进部分的详细框图。首先用长自回归拟合数据直到残差为白噪声,如AR模型阶不高,则认定为AR模型。否则,利用数据和残差,线性估计ARMA模型参数。增阶和降阶时,Yule—Wolker方程系数阵和模型参数都可递推求得。初估ARMA模型后,用非线性最小二乘法来优化参数。通过二个实例计算表明,经改进的方法可以节省66%的机时,效果是明显的。 相似文献
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ARMA模型参数估计的格林函数法 总被引:1,自引:0,他引:1
论文根据一个适当高阶的AR模型可与一个ARMA模型等价的原理,推导了以格林函数为中间变量,建立ARMA模型的线性方法。用此方法对太阳黑子数据进行计算,所得的模型参数,与用非线性最小二乘方法的结果近似,且较用逆函数算出的参数精度高。实践证明这一方法在一定条件下足可行的。运用这一方法建立自回归滑动平均模型,可避免采用非线性最小二乘方法,只需进行很少几次的线性最小二乘便可建模,较传统方法,可大大减少运算工作盛,并便于在微机上推广应用。 相似文献
7.
龚国勇 《玉林师范学院学报》2009,30(5)
在用线性时间序列模型拟合语音数据时(例如用AR模型拟合),模型阶数越高,参数个数越多,统计计算时误差越大.本文在理论上对ARMA(1,q)模型的参数估计进行了推导,在数值计算上,得到了ARMA(1,0)模型的参数估计并对模型进行拟合,解决了用AR模型拟合语音数据时,统计计算时误差较大的问题. 相似文献
8.
对带已知有色观测噪声的未知自回归滑动平均模型(ARMA)模型,提出了一种两段信息融合辨识方法:第一段用递推辅助变量(RIV)算法得到自回归(AR)参数的局部和融合一致估值,第二段用Gevers-Wouters算法和用伪逆求解线性方程组方法得到滑动平均(MA)参数和噪声方差的局部和融合一致估值。该方法可用于语言增强信号处理问题。一个仿真例子说明其有效性。 相似文献
9.
一类非参数的ARMA模型 总被引:3,自引:0,他引:3
用任意的一元函数代替常数作为线性自回归滑动平均(ARMA)模型中自回归项的系数,提出并研究一类新的非参数ARMA模型.首先研究该模型的概率性质,获得了该模型的平稳性条件.分别用局域线性回归和全局的最小二乘方法估计模型中的函数系数和参数,在函数系数的局域线性估计中,推广了一个GCV准则以选择最优的窗宽.为了检验特殊的参数化模型是否已经足够描述实际数据的动态结构,提出了一个Bootstrap检验方法.随机仿真的例子表明本文的估计和检验方法是正确的和可行性的.进一步,用该模型成功地分析了一个实际数据集. 相似文献
10.
提供了一种ARMA模型参数的优化估计法—阻尼最小二乘法,它结合了Newton法和最速下降法的优点,既保证了迭代计算的收敛性,又加快了收敛的速度.当初值的精度较差时,更宜采用阻尼最小二乘法.而且本文给出实例的MATLAB程序,并利用t统计量检验出:阻尼最小二乘法要比最小二乘法的参数估计值更为显著,拟合模型更优. 相似文献
11.
在一维长自回归模型比较参数法建模的基础上,根据相同观测数据所对应的适用ARV(p)模型与ARMAV(n,m)模型两者传递函数相等的原理,给出了ARMAV(n,m)模型的建模方法。 相似文献
12.
ARMA模型参数的分步估计方法 总被引:5,自引:0,他引:5
熊渊博 《湖南大学学报(自然科学版)》2003,30(2):12-15
提出了一种ARMA模型的线性估计方法,这种方法通过两次AR模型的估计来实现ARMA的估计。讨论了一维时间序列开环系统、闭环系统的辨识方法及定阶问题。仿真结果表明该方法具有良好的准确度和可靠性,可直接用于结构状态监测。 相似文献
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提出了一种ARMA模型的线性估计方法,这种方法通过两次AR模型的估计来实现ARMA模型的估计. 相似文献