新息

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造句

• 提出了基于新息图法的参数错误辨识方法。
• 提出了用新息图法辨识母线拓扑错误的方法。
• ARMA 新息模型在最优滤波理论中起重要作用。
• 将多新息辨识理论用于研究CARMA模型的参数估计问题。
• 提出了一种直接根据新息的机动目标跟踪非线性预测跟踪滤波算法。
• 结合现代时间序列分析方法，并根据新息模型设计了状态最优滤波器。
• 通过新息的计算减少观测数据间的冗余进而增加了潜在分量的非高斯性。
• 基于射影理论及新息分析方法，讨论离散随机线性系统最优状态估计问题。
• 在新息图中定义连支推算新息矢量，提供了获取新息矢量元素的又一途径。
• 然后引入新息重组序列解决该最小方差估计问题。 这是在网上找到的，…
• 新息图状态估计在拓扑结构获取和不良数据辨识方面与一般状态估计差异较大。
• 由于改善了偏差估计的新息计算，使得偏差估计的结果更准确、收敛速度更快。
• 而灰色系统理论的研究主要是基于时间序列累加，强调新息优化，研究现实规律。
• 采用灰色理论中的等维新息思想构建训练样本，建立了等维新息神经网络预测模型。
• 基于多项式ARMA新息模型方法提出了随机奇异线性离散时间系统的稳态最优估计。
• 将关键变量分离原理和辅助模型思想相结合，得到单新息递推增广最小二乘辨识算法。
• 新息重组的主要思想是：通过重新组织不同观测方程的观测值，导出重组的新息序列。
• 根据卡尔曼滤波新息过程的统计特点，将新息过程部分反馈到DR方程以抑制DR的误差发散。
• 文中将灰色理论应用于电力负荷预测，设计了等维新息模型，并根据实际数据说明了样本的合适长度。
• 该方法通过建立等维新息残差修正GM预测模型，实现了航迹的实时在线预测，从而提高了预测精度。
• 该算法采用协方差匹配技术，依据滤波新息，动态调整测量噪声方差，使融合系统的均方误差始终最小。
• 应注意在构造ARMA新息模型时，必须进行多项式矩阵的左素分解，才能得到正确的ARMA新息模型。
• 引入相应的格林空间随机系统，应用格林空间投影理论和新息分析方法，得到了不定二次型的最小值及其存在条件。
• 针对测量仪器校准间隔的优化问题，分析了历史校准数据的特征，建立了等维新息马尔可夫GM（1，1）预测模型。
• 同时针对影响内阻变化的因素太多且不确定的情况，提出了实时在线的方法建立起动态新息的GM(11)预测模型。
• 本文基于辨识 ARMA新息模型生成估计残差序列 ，再对残差序列的平均值和无偏方差进行假设检验 ，可实现工序质量的异常诊断。
• 为了提高新息改进GM(11)模型的预测精度，引入累积法对新息改进GM(11)模型的参数进行估计，给出了新的参数估计公式。
• 卡尔曼滤波方法已广泛应用于动态测量数据的处理，其单位权方差通常按新息向量和观测值的残差向量进行计算，增加了观测值残差向量的计算。

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