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J-GLOBAL ID：202002237943834832   整理番号：20A0343705

分数白色雑音による指数傾向モデルの同定【JST・京大機械翻訳】

Identification of exponential trend models with fractional white noise

著者 (4件)： Ivanov D V (Samara National Research University, Moskovskoe Shosse 34A, Samara, Russia, 443062) ,  Chertykovtseva N V (Samara State University of transport, Svobody str. 2B, Samara, Russia, 443066) ,  Terekhova (Zharkova) A A (Moscow State University of technologies and management, Zemlyanoj Val str. 73, Moscow, Russia, 109004) ,  Andreeva E A (Moscow State University of technologies and management, Zemlyanoj Val str. 73, Moscow, Russia, 109004)
資料名： Journal of Physics: Conference Series  (Journal of Physics: Conference Series)
巻： 1368  号： 4  ページ： 042061 (7pp)  発行年： 2019年 
JST資料番号： W5565A  ISSN： 1742-6588  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文は,分数白色雑音の存在における指数関数的傾向モデルのパラメータを同定するためのアルゴリズムを提案した。本論文では,二次の均一線形微分方程式の解である三つのタイプのモデルを考察した。微分方程式の解の同定により,微分方程式と初期条件の根の性質に関する事前情報を考慮することにより,精度を上げることができる。しかし,解の同定は,得られた解のパラメータにおける非線形性のために困難となる。二段階アルゴリズムを提案し,考慮した傾向モデルのパラメータの推定を決定した。テスト例は,開発したアルゴリズムを用いて得た推定値の高い精度を示した。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 微分方程式 ,  *白色雑音 ,  指数関数 ,  非線形性 ,  初期条件 ,  アルゴリズム ,  推定量 ,  パラメータ推定
準シソーラス用語： 事前知識 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 計算機シミュレーション  (JE11000H) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (6件)： 分数 ,  白色雑音 ,  指数 ,  傾向 ,  モデル ,  同定