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應(yīng)用預測最小二乘準則的AR模型判階方法

石星 戴慶芬 李樂民

石星, 戴慶芬, 李樂民. 應(yīng)用預測最小二乘準則的AR模型判階方法[J]. 電子與信息學報, 1997, 19(6): 762-767.
引用本文: 石星, 戴慶芬, 李樂民. 應(yīng)用預測最小二乘準則的AR模型判階方法[J]. 電子與信息學報, 1997, 19(6): 762-767.
Shi Xing, Dai Qingfen, Li Lemin. STUDY OF AR MODEL ORDER SELECTION APPLYING CRITERION OF PREDICTIVE LEAST SQUARES[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 1997, 19(6): 762-767.
Citation: Shi Xing, Dai Qingfen, Li Lemin. STUDY OF AR MODEL ORDER SELECTION APPLYING CRITERION OF PREDICTIVE LEAST SQUARES[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 1997, 19(6): 762-767.

應(yīng)用預測最小二乘準則的AR模型判階方法

STUDY OF AR MODEL ORDER SELECTION APPLYING CRITERION OF PREDICTIVE LEAST SQUARES

  • 摘要: 本文通過多種AR模型的判階準則的比較提出了應(yīng)用最小二乘預測誤差的滑窗預測最小二乘(Sliding Window Predictive Least Squares, SWPLS)判階準則.采用這種準則的主要優(yōu)點除了準確的判階性能外,對于時變AR模型具有良好的跟蹤特性,同時算法容易實現(xiàn)在線實時處理.文中主要對時變模型參數(shù)和時變模型階數(shù)的多種情況進行了判階模擬,驗證了文中提出的滑窗最小二乘預測判階準則的有效性.
  • 加載中
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  • 被引次數(shù): 0
出版歷程
  • 收稿日期:  1996-03-20
  • 修回日期:  1997-01-06
  • 刊出日期:  1997-11-19

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