递推辨识,时延,非线性最小二乘法,多新息,全局优化, Open Access Library" />
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控制与决策 2010
多个未知时延的MISO系统的递推辨识, PP. 93-98 Keywords: 递推辨识,时延,非线性最小二乘法,多新息,全局优化')",递推辨识&searchField=keyword">href="#">递推辨识,时延,非线性最小二乘法,多新息,全局优化 Abstract: 对于未知时延的多输入单输出(MISO)系统,借助分离性原理,推导出迭代的可分离的非线性最小二乘(SNLS)辨识方法.为降低收敛于局部最小的可能性,利用全局优化理论,推导了全局可分离的非线性最小二乘(GSNLS)辨识方法;为消除强观测噪声所引起的参数估计的偏差,将GSNLS方法调整为一新颖的全局可分离的非线性多新息递推最小二乘(GSNMIRLS)辨识方法,仿真实验验证了算法的有效性.
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