|
|||||
|
|
| 一种线性/非线性自回归模型及其在建模和预测中的应用 | |
| 作者姓名： | 马家欣 许飞云 黄仁 |
| 作者单位： | 东南大学机械工程学院 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(51175079) |
| 摘 要： | 为提高模型准确性,在经典时序建模策略的基础上,提出了一种带有外部输入的线性/非线性自回归模型,并应用Weierstrass逼近定理推导出其一般表达式(GNARX),该模型允许带有多个外部输入以实现复杂系统的建模和辨识.针对该模型结构给出了其最小二乘参数估计方法,并采用结合建模误差、预测误差及模型复杂度的修正信息准则(AIC)确定最优模型结构.最后,将该模型应用于仿真数据和振动位移采样电流数据的建模与预测.结果表明,GNARX模型的建模和预测精度均高于AR,GNAR,ARX模型及BP神经网络模型,表现出良好的线性/非线性建模和预测能力,及较好的通用性和实用价值. |
| 关 键 词： | 线性/非线性自回归模型 建模 预测 |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ | |