Abstract：
基于状态相依的自回归径向基函数(RBF-AR)模型广泛用于非线性时间序列的建模与预测.RBF-AR模型的参数估计问题是一类典型的可分离非线性最小二乘问题,变量投影(VP)算法是解决这类问题的一种高效算法.然而,实际中解的可能是病态问题,普通的VP算法可能出现过拟合的现象,使得估计得到的线性参数过大,从而导致模型表现出较差的泛化性能.针对这类问题,本文利用期望最大化(EM)算法自动地选择恰当的正则化参数,并结合VP算法估计参数的高效性,提出了一种解决可分离非线性最小二乘问题的有效算法—EM-VP算法.数值实验表明,EM-VP算法能够选择恰当的正则化参数,使估计得到的模型有更好的泛化性能.
Keyword：
Reprint 's Address：
Email：
Source ：
Year： 2020
Language： Chinese
Cited Count：
WoS CC Cited Count： 0
SCOPUS Cited Count：
ESI Highly Cited Papers on the List： 0 Unfold All
WanFang Cited Count：
Chinese Cited Count：
30 Days PV： 0
Affiliated Colleges：
