【摘 要】
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提出一种改进型状态空间系统设定，当状态变量的滞后项存在时，可以不改变变量的维度直接估计，且传统的卡尔曼滤波方法依旧有效．改进了一般状态空间模型需要增加状态变量维度才能进
【机 构】
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对外经济贸易大学国际经济贸易学院,北京化工大学信息科学与技术学院,智能过程系统工程教育部工程研究中心
【基金项目】
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国家社会科学基金资助项目(14BTJ026);国家自然科学基金资助项目(71572008,71372090)
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提出一种改进型状态空间系统设定，当状态变量的滞后项存在时，可以不改变变量的维度直接估计，且传统的卡尔曼滤波方法依旧有效．改进了一般状态空间模型需要增加状态变量维度才能进行估计的设定，极大地降低了计算的复杂度，扩展了模型的应用范围．此外，使用Durbin and Koopman（D-K）抽样方法对卡尔曼平滑算子进行重新估计．随后使用仿真实验，对比传统状态空间模型和改进型模型的参数估计结果与计算时长，发现改进型系统下估计结果与传统型的差距甚微，但是计算时长大幅降低且精度提升．而D-K抽样法的效率，相比传统卡尔
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