文献

J-GLOBAL ID：201702277640071452   整理番号：17A0796409

高次A RMAモデルのモデル化戦略【Powered by NICT】

Modeling strategy of high order ARMA model

著者 (3件)： Wang Qi (Xi’an High-tech Institution, 710025 China) ,  Wang Li-xin (Xi’an High-tech Institution, 710025 China) ,  Shen Qiang (Xi’an High-tech Institution, 710025 China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： CGNCC  ページ： 2001-2005  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 古典的A RMAモデリング戦略として,時系列分析が広く用いられている。しかしモデル次数が高い場合に,計算の複雑さが非常に大きくなる。Dynamicdataシステムを一次元に探索predigesting二次元次による計算の複雑さを減少させることができるが,いくつかの問題点,パラメータ推定の複雑さと人工不確実性などである。高次A RMAモデルのモデル化戦略を提案し,それの主要なアイデアは,モデル次数の事前情報を得て次探索を避けるために長い自己回帰モデルを用いて,パラメータ推定における線形計算にpredigest非線形計算モデル等価原理を用いた。シミュレーション結果は,このモデリング戦略は,モデリング精度を確保に基づいてモデリング計算の複雑さを大きく減少させることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 線形性 ,  計算量 ,  不確実性 ,  *モデリング ,  計算モデル ,  一次元 ,  時系列分析 ,  等価原理 ,  二次元 ,  自己回帰モデル ,  シミュレーション ,  パラメータ推定
準シソーラス用語： 事前知識 ,  次数 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (3件)： モデル ,  モデル化 ,  戦略