針對(duì)輸出誤差模型參數(shù)估計(jì)過(guò)程中的計(jì)算量較大的問(wèn)題,提出了基于分解的兩輸入單輸出（TISO）輸出誤差自回歸模型（OEAR）的分解遞推最小二乘（DRLS）算法.基本的思想是分解TISO系統(tǒng)為3個(gè)子系統(tǒng),并通過(guò)遞推最小二乘分別辨識(shí)每個(gè)子系統(tǒng).DRLS算法是解決大規(guī)模系統(tǒng)的計(jì)算量大和復(fù)雜辨識(shí)模型的辨識(shí)難題的一種有效的方法.最后通過(guò)仿真實(shí)例驗(yàn)證和分析了所提出算法的有效性與優(yōu)越性,并對(duì)兩種算法的特點(diǎn)進(jìn)行了總結(jié). 

【文章來(lái)源】：信息與控制. 2016,45(03)北大核心CSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：7 頁(yè)

【文章目錄】：
1 引言
2 系統(tǒng)描述與問(wèn)題構(gòu)成
3 TISO-OEAR模型的遞推最小二乘辨識(shí)算法
4 分解遞推辨識(shí)算法
5 仿真實(shí)驗(yàn)
6 結(jié)束語(yǔ)


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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