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本文探讨了基于支持向量机的线性系统参数辨识问题,利用最小二乘支持向量机和标准支持向量机来辨识自回归滑动平均模型(ARMA)的参数,理论分系和仿真结果两方面均表明它能有效克服样本中的异常点和噪音对参数辨识的干扰,比最小二乘辨识方法具有更好的鲁棒性。
基于支持向量机的线性系统参数辨识
【摘 要】
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本文探讨了基于支持向量机的线性系统参数辨识问题,利用最小二乘支持向量机和标准支持向量机来辨识自回归滑动平均模型(ARMA)的参数,理论分系和仿真结果两方面均表明它能有效
【机 构】
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浙江师范大学信息科学与工程学院,浙江,金华,321004
【出 处】
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第十四届中国神经网络学术会议
【发表日期】
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2004年期
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