Algoritmos de mínimos cuadrados recursivos e iterativos basados en filtrado de datos para la estimación de parámetros de sistemas de entrada y salida múltiple
Autores: Ding, Jiling
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2016
Acceso abierto
Artículo científico
2016
Algoritmos de mínimos cuadrados recursivos e iterativos basados en filtrado de datos para la estimación de parámetros de sistemas de entrada y salida múltiple
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería de Software
Palabras clave
Estimación de parámetros
Multi-entrada
Autorregresivo de error de salida
Filtrado de datos
Mínimos cuadrados generalizados recursivos
Mínimos cuadrados iterativos
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 41
Citaciones: Sin citaciones
Este documento discute los problemas de estimación de parámetros de sistemas autorregresivos de error de salida de múltiples entradas (OEAR). Al combinar la idea de identificación del modelo auxiliar y la técnica de filtrado de datos, se derivan un algoritmo de identificación de mínimos cuadrados generalizados recursivos basado en filtrado de datos (F-RGLS) y un algoritmo de identificación de mínimos cuadrados iterativos basado en filtrado de datos (F-LSI). En comparación con el algoritmo F-RGLS, se demuestra que el algoritmo propuesto F-LSI es más efectivo y puede generar estimaciones de parámetros más precisas. Los resultados de la simulación confirman esta conclusión.
Descripción
Este documento discute los problemas de estimación de parámetros de sistemas autorregresivos de error de salida de múltiples entradas (OEAR). Al combinar la idea de identificación del modelo auxiliar y la técnica de filtrado de datos, se derivan un algoritmo de identificación de mínimos cuadrados generalizados recursivos basado en filtrado de datos (F-RGLS) y un algoritmo de identificación de mínimos cuadrados iterativos basado en filtrado de datos (F-LSI). En comparación con el algoritmo F-RGLS, se demuestra que el algoritmo propuesto F-LSI es más efectivo y puede generar estimaciones de parámetros más precisas. Los resultados de la simulación confirman esta conclusión.