Um método para estimar a média móvel vertical

Método recursivo para estimativa do modelo ARMA (II) Cite este artigo como: Dawei, H. Acta Mathematicae Applicatae Sinica (1989) 5: 332. doi: 10.1007BF02005955 Neste artigo, um novo método recursivo para estimativa do modelo ARMA é dado. O mesmo que em 1, o estimador de ordens é fortemente consistente, e os estimadores de medidores diferem para CLT e LIL sob uma condição natural. Em comparação com os métodos anteriores sugeridos por Hannan amp Kavalieris (1984), Wang Shouren amp Chen Zhaoguo (1985) e Franke (1985), esse método possui algumas vantagens: a quantidade de cálculo no trabalho é menor, a propriedade de coeficiente de fase mínima Os estimadores podem ser garantidos, os estimadores BAN para o modelo MA ou AR podem ser obtidos diretamente e a simulação mostra que esse método é mais preciso na estimativa da ordem e dos parâmetros. Referências Huang Dawei, método recursivo para a estimativa do modelo ARMA (I), Acta Mathematicae Applicatae Sinica, 4. 2 (1988), 169192. Google Scholar Huang Dawei, Taxa de Convergência de Autocorrelações de Amostras e Autocovariâncias para Série Temporária Estacionária, Scientia Sinica, 9. 2 (1987), 406424. Google Scholar Hannan, EJ e Kavalieris L. Método para Estimulação Médica Autoregressiva-Movente, Biometrika, 71 (1984), 281292. Google Scholar Wang Shouren amp Chen Zhaoguo, Estimativa da Ordem do modelo ARMA por Procedimentos Lineares, Chin. Ann. De Matemática. , 6 B (1985), 5370. Google Scholar Franke, J. Levinson-Durbin Recursão para Processos Médicos Motivos Autoregressivos, Biometrika, 72 (1985), 573581. Google Scholar Huang Dawei, Estimativa das Ordens e Parâmetros nos Modelos ARMA, Universidade de Pequim, doutora Ph. D., 1987. Huang Dawei, Algoritmo Recursivo para Autoregression Menor Quadrado. (Para aparecer) Um Hong-zhi, Chen Zhao-guo e E. J. Hannan, Autocorrelação, Autoregression e Aproximação Autoregressiva, Ann. De Statis. , 10. 3 (1982), 926936. Google Scholar Hannan, EJ ampère Rissanen, J. Estimativa Recursiva da Ordem Médica Mover Autoregressiva Mista, Biometrika, 69 (1982), 8194. Google Scholar Hannan, EJ amp Kavalieris, L. Modelos Multivariados de séries temporais lineares , Adv. Appl. Prob. , 16 (1984), 492561. Google Scholar Graupe, D. Análise das séries temporais, identificação e filtragem adaptativa, Robert E. Krieger Publishing Co. Inc. 1984. Informações sobre direitos autorais Science Press, Pequim, China e Allerton Press, Inc. Nova York EUA 1989 Autores e Afiliações Método para Estimulação Médica de Movimento Autoregressivo Nota: sempre reveja suas referências e faça as correções necessárias antes de usar. Preste atenção aos nomes, capitalização e datas. Descrição: Biometrika é principalmente uma revista de estatísticas em que a ênfase é colocada em artigos contendo contribuições teóricas originais de valor direto ou potencial em aplicações. De vez em quando, publicações em campos limítrofes são publicadas. Cobertura: 1901-2017 (Vol. 1, No. 1 - Vol. 98, No. 4) A parede móvel representa o período entre a última edição disponível no JSTOR e a edição publicada mais recentemente de uma revista. As paredes móveis são geralmente representadas em anos. Em raras ocasiões, um editor escolheu ter um muro de mudança zero, então seus problemas atuais estão disponíveis no JSTOR logo após a publicação. Nota: Ao calcular a parede móvel, o ano atual não é contado. Por exemplo, se o ano atual for 2008 e um diário tiver uma parede móvel de 5 anos, estão disponíveis artigos do ano de 2002. Termos relacionados ao muro móvel Paredes fixas: Revistas sem novos volumes sendo adicionados ao arquivo. Absorvido: Revistas combinadas com outro título. Completo: Revistas que já não são publicadas ou que foram combinadas com outro título. Assunto: Ciências Matemáticas, Estatísticas Colecções: Mathematics Statistics Legacy Collection, Coleção de Estatísticas de Matemática, Coleção de Ciências da Arte I O problema considerado é a de estimar um sistema de média móvel autoadressiva, incluindo a estimativa dos graus dos operadores de atraso médio autorregressivo e móvel. O método básico é o introduzido por Hannan Rissanen (1982). No entanto, esse método às vezes pode superestimar os graus e as modificações são aqui introduzidas para corrigir isso. O próprio problema é devido ao uso de uma autoregression longa, da ordem c log T quando T é grande, na primeira etapa do processo. O efeito disso é investigado e, em particular, seu efeito na velocidade de convergência das estimativas. Página ThumbnailsModos de estimativa de métodos de estimativa de sistemas de média móvel autorregressiva controlados por Hammerstein com base no princípio de separação de termo-chave. Cite este artigo como: Shen, Q. Ding, F. Nonlinear Dyn (2017) 75: 709. doi: 10.1007s11071-013-1097- Z Este artigo considera problemas de identificação iterativa para um sistema não linear de Hammerstein que consiste em um bloco não-linear sem memória seguido de um bloqueio dinâmico linear. A dificuldade de identificação é que o sistema não linear de Hammerstein contém os produtos dos parâmetros da parte não-linear e da parte linear, o que leva à não identificação dos parâmetros. Para obter estimativas de parâmetros únicos, expressamos a saída do sistema como uma combinação linear de todos os parâmetros do sistema por meio do princípio de separação termo-termo e derivamos um algoritmo de identificação iterativo baseado em gradiente substituindo as variáveis ​​desconhecidas nos vetores de informação Com suas estimativas. Os resultados da simulação indicam que o algoritmo proposto pode funcionar bem. Algoritmo iterativo Estimativa de parâmetros Identificação recursiva Pesquisa em gradientes Sistema Hammerstein Princípio de separação de termo Referências Ding, F. Identificação do sistema Nova Teoria e Métodos. Science Press, Pequim (2017) Google Scholar Farjoud, A. Ahmadian, M. Modelagem não linear e caracterização experimental de amortecedores hidráulicos: efeitos da pilha de calços e parâmetros do orifício no desempenho do amortecedor. Dinheiro não linear. 67 (2), 14371456 (2017) CrossRef Google Scholar Shams, S. Sadr, M. H. Haddadpour, H. Um método eficiente para aeroelasticidade não linear de asas esbeltas. Dinheiro não linear. 67 (1), 659681 (2017) CrossRef MATH MathSciNet Google Scholar Li, J. H. Ding, F. Yang, G. W. Método de identificação de mínimos quadrados de máxima probabilidade para sistemas de média móvel de resposta de impulso finito não linear linear. Matemática. Comput. Modelo. 55 (34), 442450 (2017) CrossRef MATH MathSciNet Google Scholar Wang, W. Ding, F. Dai, J. Y. Identificação de mínimos quadrados de máxima verossimilhança para sistemas com ruído médio móvel autorregressivo. Appl. Matemática. Modelo. 36 (5), 18421853 (2017) CrossRef MATH MathSciNet Google Scholar Wang, S. J. Ding, R. Estimativa de parâmetros de mínimos quadrados recursivos de três estágios para sistemas autorregressivos autoregressivos controlados. Appl. Matemática. Modelo. 37 (1213), 74897497 (2017) CrossRef MathSciNet Google Scholar Liu, Y. J. Sheng, J. Ding, R. F. Convergência de algoritmo de estimação de gradiente estocástico para sistemas de tipo ARX multivariável. Comput. Matemática. Appl. 59 (8), 26152627 (2018) CrossRef MATH MathSciNet Google Scholar Ding, F. Yang, H. Z. Liu, F. Análise de desempenho de algoritmos de gradiente estocástico em condições fracas. Sci. China, Ser. F 51 (9), 12691280 (2008) CrossRef MATH MathSciNet Google Scholar Ding, F. Liu, X. P. Liu, G. Métodos de identificação iterativos baseados em gradientes e baseados em mínimos quadrados para sistemas OE e OEMA. Dígito. Processo de sinal. 20 (3), 664677 (2018) CrossRef Google Scholar Liu, Y. J. Xiao, Y. S. Zhao, X. L. Algoritmo de gradiente estocástico multi-inovação para sistemas de saída única de entrada múltipla usando o modelo auxiliar. Appl. Matemática. Comput. 215 (4), 14771483 (2009) CrossRef MATH MathSciNet Google Scholar Liu, M. M. Xiao, Y. S. Ding, R. F. Algoritmo de identificação iterativa para sistemas não lineares de Wiener usando o método de Newton. Appl. Matemática. Modelo. 37 (9), 65846591 (2017) CrossRef MathSciNet Google Scholar Ding, F. Ma, J. X. Xiao, Y. S. Identificação iterativa de Newton para uma classe de sistemas não lineares de produção com ruídos médios móveis. Dinheiro não linear. 74 (12), 2130 (2017) CrossRef MathSciNet Google Scholar Li, J. H. Ding, R. Métodos de estimação de parâmetros para sistemas não-lineares. Appl. Matemática. Comput. 219 (9), 42784287 (2017) CrossRef MathSciNet Google Scholar Rashid, M. T. Frasca, M. Identificação do modelo não linear para o movimento da população de artemia. Dinheiro não linear. 69 (4), 22372243 (2017) CrossRef MathSciNet Google Scholar Ding, F. Algoritmo de gradiente estocástico multi-inovador hierárquico para modelagem de sistemas não-lineares Hammerstein. Appl. Matemática. Modelo. 37 (4), 16941704 (2017) CrossRef MathSciNet Google Scholar Ding, F. Duan, H. H. Algoritmos de estimativa de parâmetros em dois estágios para os sistemas Box-Jenkins. Processo de sinal IET. 7 (8), 646654 (2017) CrossRef Google Scholar Ding, F. Liu, G. Liu, X. P. Métodos de identificação de gradiente estocástico parcialmente acoplados para sistemas amostrados de forma não uniforme. IEEE Trans. Autom. Controle 55 (8), 19761981 (2018) CrossRef MathSciNet Google Scholar Ding, F. Identificação de mínimos quadrados para sistemas multivariáveis. IET Control Theory Appl. 7 (1), 6879 (2017) CrossRef MathSciNet Google Scholar Ding, J. Fan, C. X. Lin, J. X. Estimativa de parâmetro baseada em modelo auxiliar para sistemas de erro de saída de taxa dupla com ruído colorido. Appl. Matemática. Modelo. 37 (6), 40514058 (2017) CrossRef MathSciNet Google Scholar Ding, F. Algoritmos combinados de estimativa de parâmetros de estados e mínimos quadrados para sistemas dinâmicos. Appl. Matemática. Modelo. 37 (2017). Doi: 10.1016j. apm.2017.06.007 Li, J. H. Estimativa de parâmetros para os sistemas Hammerstein CARARMA com base na iteração de Newton. Appl. Matemática. Lett. 26 (1), 9196 (2017) CrossRef MATH MathSciNet Google Scholar Ding, J. Ding, F. Liu, X. P. Liu, G. Identificação de mínimos quadrados hierárquicos para sistemas SISO lineares com dados amostrados de dupla taxa. IEEE Trans. Autom. Controle 56 (11), 26772683 (2017) CrossRef MathSciNet Google Scholar Wang, D. Q. Ding, R. Dong, X. Z. Estimativa de parâmetros iterativos para uma classe de sistemas multivariáveis ​​com base no princípio de identificação hierárquica e na pesquisa de gradientes. Circuits Syst. Processo de sinal. 31 (6), 21672177 (2017) CrossRef MathSciNet Google Scholar Ding, J. Ding, estimativa de parâmetros baseados em F. Bias para sistemas de média móvel de erro de saída. Int. J. Adapt. Processo de sinal de controle. 25 (12), 11001111 (2017) CrossRef MATH Google Scholar Lopes dos Santos, P. Ramos, J. A. Martins de Carvalho, J. L. Identificação de uma referência Wiener-Hammerstein: uma abordagem bilinear e Hammerstein-bilinear modelo. Controle Eng. Pract. 20 (11), 11561164 (2017) CrossRef Google Scholar Wang, D. Q. Ding, F. Algoritmo hierárquico de estimação de mínimos quadrados para os sistemas Hammerstein-Wiener. Processo de sinal IEEE. Lett. 19 (12), 825828 (2017) CrossRef Google Scholar Shi, Y. Fang, identificação baseada em filtro de H. Kalman para sistemas com medidas desaparecidas aleatoriamente em um ambiente de rede. Int. J. Control 83 (3), 538551 (2018) CrossRef MATH MathSciNet Google Scholar Shi, Y. Yu, B. Controle robusto misturado H-2H-infinito de sistemas de controle em rede com atrasos de tempo aleatórios nos links de comunicação para frente e para trás. Automatica 47 (4), 754760 (2017) CrossRef MATH MathSciNet Google Scholar Wang, D. Q. Chu, Y. Y. Yang, G. W. Ding, F. Estimativa de parâmetros de mínimos quadrados generalizados recursivos baseados em modelo auxiliar para sistemas OEA de Hammerstein. Matemática. Comput. Modelo. 52 (12), 309317 (2018) CrossRef MATH MathSciNet Google Scholar Yu, B. Fang, H. Lin, Y. Shi, Y. Identificação de sistemas de erro de saída de Hammerstein com não-linearidades de dois segmentos: algoritmo e aplicações. J. Control Intel. Syst. 38 (4), 194201 (2018) MATH MathSciNet Google Scholar Ding, F. Liu, X. G. Chu, J. Algoritmos iterativos baseados em gradientes e baseados em mínimos quadrados para sistemas Hammerstein usando o princípio de identificação hierárquica. IET Control Theory Appl. 7 (2), 176184 (2017) CrossRef MathSciNet Google Scholar Ding, F. Algoritmo de mínimos quadrados rápido baseado em decomposição para sistemas de erro de saída. Processo de sinal. 93 (5), 12351242 (2017) CrossRef Google Scholar Ding, F. Liu, Y. J. Bao, B. Algoritmos de estimação iterativos baseados em gradiente e mínimos quadrados para sistemas multi-saída multi-entrada. Proc. Inst. Mech. Eng. Parte I, J. Syst. Controle Eng. 226 (1), 4355 (2017) CrossRef Google Scholar Dehghan, M. Hajarian, M. Um método iterativo para resolver as equações de matriz de Sylvester acopladas generalizadas sobre matrizes bisimétricas generalizadas. Appl. Matemática. Modelo. 34 (3), 639654 (2018) CrossRef MATH MathSciNet Google Scholar Dehghan, M. Hajarian, M. Análise de um algoritmo iterativo para resolver as equações de matriz de Sylvester acopladas generalizadas. Appl. Matemática. Modelo. 35 (7), 32853300 (2017) CrossRef MATH MathSciNet Google Scholar Ding, F. Algoritmo de estimação iterativo baseado em mínimos quadrados em dois estágios para a modelagem do sistema CARARMA. Appl. Matemática. Modelo. 37 (7), 47984808 (2017) CrossRef MathSciNet Google Scholar Wang, D. Q. Yang, G. W. Ding, R. F. Estimativa de parâmetros iterativos baseada em gradiente para sistemas Box-Jenkins. Comput. Matemática. Appl. 60 (5), 12001208 (2018) CrossRef MATH MathSciNet Google Scholar Vrs, J. Identificação de parâmetros de sistemas Wiener com não-linearidades descontínuas. Syst. Controle Lett. 44 (5), 363372 (2001) CrossRef MATH Google Scholar Wang, D. Q. Ding, F. Chu, Y. Y. Algoritmo de mínimos quadrados recursivos baseado em filtragem de dados para sistemas Hammerstein usando o princípio de separação de termo-chave. Inf. Sci. 222 (10), 203212 (2017) CrossRef MathSciNet Google Scholar Li, J. H. Ding, F. Estimativa de gradiente estocástico de máxima verossimilhança para sistemas Hammerstein com ruído colorido com base na técnica de separação de termos-chave. Comput. Matemática. Appl. 62 (11), 41704177 (2017) CrossRef MATH MathSciNet Google Scholar Wang, Z. Y. Ji, Z. C. Métodos de identificação iterativa baseados em filtragem de dados para sistemas FIR-MA não-lineares. J. Vib. Controle (2017). Doi: 10.11771077546313484048 Google Scholar Ding, F. Liu, X. P. Liu, G. Métodos de identificação para sistemas não-lineares de Hammerstein. Dígito. Processo de sinal. 21 (2), 215238 (2017) CrossRef Google Scholar Informação de direitos autorais Springer ScienceBusiness Media Dordrecht 2017 Autores e Afiliações Qianyan Shen 1 Feng Ding 1 2 Email author 1. Laboratório chave de controle de processo avançado para indústria leve (Ministério da Educação) Jiangnan University Wuxi PR China 2. Centro de Pesquisa em Ciência e Engenharia de Controle Universidade de Jiangnan Wuxi PR China Sobre este artigo Imprimir ISSN 0924-090X Online ISSN 1573-269X Editora Springer Netherlands