一种改进的递推极大似然法

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英文篇名：A modified Recursive Maximum Likelihood Method 作者：赵永磊 ; 张冉 ; 王铁成 英文作者：ZHAO Yonglei;ZHANG Ran;WANG Tiecheng;Tangshan Polytechnic College; 关键词：极大似然法 ; 递推算法 ; 最小二乘法 ; CARMA模型 英文关键词：maximum likehood method;;recursive algorithm;;least square;;CARMA model 中文刊名：HBTC 英文刊名：Industrial Technology and Vocational Education 机构：唐山工业职业技术学院; 出版日期：2018-12-25 出版单位：工业技术与职业教育 年：2018 期：v.16;No.64 基金：2018唐山市科技计划项目“一种梯级利用废旧动力电池管理技术的研究”(项目编号:17110240a),主持人赵永磊;; 2017河北省唐山市科技研发平台重点培养计划项目“唐山市电动汽车电池与动力系统工程技术研究中心”主持人温云芳;; 2017河北省唐山市曹妃甸区科技计划项目“一种非接触电能传输技术及装置的研究”(课题编号:201707),主持人温云芳 语种：中文; 页：HBTC201804009 页数：3 CN：04 ISSN：13-1400/TB 分类号：27-28+63

摘要

在传统CARMA模型的基础上,用RLS法拟合高阶CAR模型单独得到白噪声估值,并将之应用于RML算法中。仿真实验结果表明,改进后的RML算法极大提高了算法的精度,具有较强的适应性、稳定性和灵活性,收敛速度快,有效解决了滑动平均模型参数估值收敛较慢的问题,在预报和控制领域中具有一定的实用价值。
        In this paper, modified recursive maximum likehood(RML) parameter estimation algorithm is based on the traditional CARMA model, and the RLS method is used to fit the high-order CAR model separately to get the white noise valuation, which is then applied to the RML algorithm. Simulation results show that the improved RML algorithm greatly improves the accuracy of the algorithm, strong adaptability, stability and flexibility, converges quickly, and the problem of slow convergence of sliding average model parameter estimation is solved effectively. It has certain practical value in the field of forecasting and control.

引文

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