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1.引言 在时间序列分析中,多数文献讨论的是线性高斯模型,在高斯假设下,最小二乘估计就是最大似然估计;最小二乘估计只利用了时间序列的自相关信息,所形成的方程是一组线性方程即Wiener-Hopf方程。因此,最小二乘估计被广泛地应用于时间序列的建模。但是,自相关序列是“相盲”的,相关建模方法不能准确地表征非最小相位的参数信号;在自相关(功率谱)域中,所能做到的只是重建功率谱意义下等效的最小相位信号。 相似文献
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研究了非线性Block-oriented模型的结构选择。Block-oriented模型部分地表征了非线性Volterra核,提取部分的高阶统计信息,不同的非线性结构提取不同的统计信息,通过选用正确的结构,使预测的性能得到改善。根据非线性投影原理,利用预测误差和数据各种组合间的相关性,来确定合适的非线性Block-oriented模型,并给出计算机模拟结果。 相似文献
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