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基于和声搜索的自适应滤波算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对子空间辨识方法,从状态空间模型向I/O差分方程转化的取向,使有关矩阵的维数增加,计算复杂度增大的问题,提出了用和声搜索算法辨识CARMA(Controlled Auto-Regressive Moving Average)模型子阶、时滞和参数的方案.该方案基于所提出的输入输出模型转化为状态空间模型的定理,使相应的状态空间模型在CARMA模型辨识之后也被辨识.以油井热洗为例,进行了自适应滤波估计.估计结果表明:该算法有较高的滤波和预报的精度,滤波和一步预报的误差方差的最大值在0.01以内,与子空间辨识方案相比,本方案的计算量约为前者的五分之一. 相似文献
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