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基于辅助模型的加权多新息最小二乘辨识

摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
第1章 绪论第9-15页
    1.1 课题研究的背景和意义第9-10页
    1.2 课题的国内外研究现状第10-13页
        1.2.1 参数辨识研究现状第10-11页
        1.2.2 输出误差类模型的研究现状第11-13页
    1.3 本课题的主要研究内容第13-15页
第2章 输出误差模型的辨识算法第15-27页
    2.1 基于辅助模型的最小二乘辨识第15-17页
    2.2 基于辅助模型的多新息最小二乘辨识第17-20页
    2.3 基于辅助模型的加权多新息最小二乘辨识第20-22页
    2.4 仿真实例第22-26页
    2.5 本章小结第26-27页
第3章 输出误差滑动平均模型的辨识算法第27-40页
    3.1 基于辅助模型的增广最小二乘辨识第27-30页
    3.2 基于辅助模型的多新息增广最小二乘辨识第30-32页
    3.3 基于辅助模型的加权多新息增广最小二乘辨识第32-34页
    3.4 仿真实例第34-39页
    3.5 本章小结第39-40页
第4章 输出误差自回归模型的辨识算法第40-53页
    4.1 基于辅助模型的广义最小二乘辨识第40-43页
    4.2 基于辅助模型的多新息广义最小二乘辨识第43-45页
    4.3 基于辅助模型的加权多新息广义最小二乘辨识第45-47页
    4.4 仿真实例第47-52页
    4.5 本章小结第52-53页
第5章 输出误差自回归滑动平均模型的辨识算法第53-66页
    5.1 基于辅助模型的广义增广最小二乘辨识第53-57页
    5.2 基于辅助模型的多新息广义增广最小二乘辨识第57-58页
    5.3 基于辅助模型的加权多新息广义增广最小二乘辨识第58-60页
    5.4 仿真实例第60-65页
    5.5 本章小结第65-66页
结论第66-68页
参考文献第68-73页
致谢第73页

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