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《黑龙江大学自然科学学报》2018,(6)
研究了带未知丢失观测率和传感器偏差的多传感器(Autoregressive,AR)模型融合辨识问题。采用一组伯努利随机变量描述观测丢失现象。选取递推增广最小二乘(Recursive extend least squares,RELS)算法,对未知的AR模型参数和未知的传感器偏差进行在线辨识。应用矩阵加权线性无偏最小方差最优融合估计准则得到AR模型参数的融合估计。通过AR模型与状态空间模型之间的转换和相关函数获得各传感器观测收到率和观测噪声方差估计值。仿真例子验证了此算法的有效性。 相似文献
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本文从求矛盾线性方程出发引入了线性方程组的最小一乘解和加权最小一乘解的概念,并讨论了最小一乘解的求解方法。 相似文献
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本文将稳健估计程序思想运用到二阶部分线性自回归模型中,得到了未知参数β和非参数函数g(·)的稳健估计.在一定的条件下,证明了未知参数和非参数函数估计的相合性.并通过时间序列的数据模拟验证相合性结果. 相似文献
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针对Gauss-Markov模型,讨论了在均方误差矩阵(MSEM)准则和Pitman Closeness(PC)准则下回归系数的广义岭估计相对于最小二乘估计的优良性. 相似文献
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自回归模型参数的最小二乘估计 总被引:3,自引:0,他引:3
利用约束规划及计算数学理论,讨论自回归模型参数的精确估计方法,给出求解参数的方法,计算量约为O(N)个运算量。此估计与原来的损失样本信息条件下的最小二乘估计法求解的工作量O(N)基本等价,因此是一个可行的精确估计方法。 相似文献
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在复发事件数据的半参数比率模型基础之上,利用调整后的logistic模型回归治愈率部分,提出一类可将一般比率模型包括在内的混合治愈模型,从而刻画协变量对事件复发率的影响.同时给出该模型中未知参数的估计方法,证明这些估计的相合性和渐近正态性. 相似文献
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