【摘 要】
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本文针对多维时序传函(TF)模型的等效规范型,提出了由初建模和推广的 Kalman 自适应估计预报(EKAEP)算法组成的建模预报方案。考虑到实际系统的时变性和存在不良数据,EKAEP
【机 构】
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同济大学电气工程系,中国纺织大学自动化系 上海,上海
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本文针对多维时序传函(TF)模型的等效规范型,提出了由初建模和推广的 Kalman 自适应估计预报(EKAEP)算法组成的建模预报方案。考虑到实际系统的时变性和存在不良数据,EKAEP 还包括噪声统计特性有限记忆自适应估计器(LMAE)和双置信区间的不良数据检测方法。仿真结果验证了方案的有效性。
In this paper, aiming at the equivalent normalized model of Multi-Dimensional Timing Transfer (TF) model, a modeling and forecasting scheme based on Kalman Adaptive Estimation and Prediction (EKAEP) algorithm, which is initially modeled and generalized, is proposed. Taking into account the real-time variability of the system and the presence of undesirable data, EKAEP also includes LMSE (Noise Statistical Characteristics Limited Memory Adaptive Estimator) and unreliable data detection methods in dual confidence intervals. Simulation results verify the effectiveness of the scheme.
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