基于改進最小角回歸算法的Hammerstein模型辨識

摘要： 針對一類未知時滯和階次的Hammerstein模型的辨識問題,本文提出一種基于絕對角度停止準則最小角回歸(AS-LAR)的稀疏辨識方法,該方法可以同時辨識出Hammerstein模型的時滯、階次和參數(shù).首先,通過引入最大非線性階次和輸入回歸長度,將系統(tǒng)表示成具有稀疏參數(shù)向量的高維辨識模型;然后,提出一種絕對角度停止準則,對最小角回歸算法進行改進,并基于改進的AS-LAR算法獲得... （共9頁）