一种线性非线性自回归模型及其在建模和预测中的应用.pdfVIP

第43卷第3期 东南大学学报(自然科学版) V01．43No．3 2013年5月 JOURNAL0F SOI丌啦AST Science 2013 IINⅣERSllrY(NanlralEdition) May doi：10．3969／j．issn．1001—0505．2013．03．012 一种线性／非线性自回归模型及其 在建模和预测中的应用 马家欣 许飞云 黄 仁 (东南大学机械工程学院，南京211189) 摘要：为提高模型准确性，在经典时序建模策略的基础上，提出了一种带有外部输入的线性／非 多个外部输入以实现复杂系统的建模和辨识．针对该模型结构给出了其最小二乘参数估计方法， 并采用结合建模误差、预测误差及模型复杂度的修正信息准则(AIc)确定最优模型结构．最后， 将该模型应用于仿真数据和振动位移采样电流数据的建模与预测．结果表明，GN—6瓜X模型的建 模和预测精度均高于AR，GNAR，ARX模型及BP神经网络模型，表现出良好的线性／非线性建 模和预测能力，及较好的通用性和实用价值． 关键词：线性／非线性自回归模型；建模；预测 中图分类号：TP391文献标志码：A 文章编号：1001—0505(2013)03旬509旬6 AHnearandn0Illinear modeland aut0一regressiVe its in and appUcationmodeUngforecasting MaJia)【inXu Ren FeiyunHuaIlg ofMechaIlical 1 (Sch00l UlliVersiq，N删啦21189，Cllilla) Engin硎ng，Soumeast tllemodel hneara11dnonhnear modelwitll Abstract：Toimpmve accuracy，a auto—regressiveexoge- nous is basedonclassicaltimeseries tlleWeiers仃ass inputsproposed modeHngs眦gy．And，wim me fort11eHnearaIldnonliIlear model 印proximationtlleorem，generalexpresSion auto—regressiVe witll isdeduced．As are exogenousinputs(GNARX)multipleexogenousinputsallowable，“s modelcanreahze aIldidentificationof tlle modeling complexsystems．Furtbe咖ore，concemiIlg rnetIlodis modifiediⅢ．omation