水平门限同积模型参数的拟极大似然估计

提出了用于非平稳非线性时间序列建模的水平门限同积模型,给出了模型参数的拟极大似然估计.由于对门限参数和同积向量似然函数既不可微也不光滑,不能直接运用传统的极大似然估计.因此首先利用遗传模拟退火算法估计门限参数和同积向量,然后用极大似然估计计算其余的参数.仿真结果表明,拟极大似然估计不受模型维数限制具有有效性和可行性.此外,数值计算结果的比较分析表明遗传模拟退火优于传统的遗传算法、模拟退火和随机搜索等优化算法.