结构var模型辨识的条件互信息图模型-系统工程理论与实践.pdfVIP

　2007 年 3 月 系统工程理论与实践 第 3 期 　 ( ) 文章编号 2007 结构VAR 模型辨识的条件互信息图模型 1 1 ,2 高 　伟 , 田　铮 ( 1 西北工业大学 应用数学系 ,西安 710072 ;2 模式识别国家重点实验室 ,中国科学院自动化研究所 ,北京 100080) ( ) 摘要 : 　在结构向量自回归 VAR 模型辨识的图模型中引入信息论方法. 定义了线性条件互信息图 , 图 中的结点表示时间序列不同时刻的随机变量 ,结点间的边表示随机变量之间存在的因果相依关系. 提出 了随机变量之间条件线性联系存在性的信息论检验方法. 图中边的存在性用基于线性条件互信息的枢 轴量检验 ,枢轴量的显著性用置换检验决定. 用统计分析的方法确定当前变量之间联系的方向 ,建立了 有向非循环图. 最后以模拟序列为例 ,验证了所提出的方法是可行且有效的. 关键词 : 　结构向量自回归模型 ; 图模型 ;有向非循环图;互信息 ;线性条件互信息图 中图分类号 : 　O2116 　　　　　　　　文献标志码 : 　A 　　　 Identification of Structure VAR Models Using Conditional Mutual Information Graphs GAO Wei1 , TIAN Zheng1 ,2 (1Dep of Applied Mathematics , Northwest Polytechnical University , Xi ’an 710072 , China ; 2National Key Laboratory of Pattern ) Recognition , Institute of Automation , Chinese Academy of Sciences , Beijing 100080 , China Abstract: 　A class graphical models , called linear conditional mutual information graph , is proposed for identification structural vector autoregression model. The vertex set denotes random variables at different times , and the directed edges denote causal dependence between the variables. The presence of the edges is tested by a statistics based on linear conditional mutual information. The permutation procedure is used to determine the significance of the test statistics. The direction of the relationships of the current variable