Identification of Wiener Model with Internal Noise Using a Cubic Spline Approximation-Bayesian Composite Quantile Regression Algorithm
المؤلفون المشاركون
Pan, Tianhong
Guo, Wei
Song, Ying
Yin, Fujia
المصدر
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-8، 8ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-01-09
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
A cubic spline approximation-Bayesian composite quantile regression algorithm is proposed to estimate parameters and structure of the Wiener model with internal noise.
Firstly, an ARX model with a high order is taken to represent the linear block; meanwhile, the nonlinear block (reversibility) is approximated by a cubic spline function.
Then, parameters are estimated by using the Bayesian composite quantile regression algorithm.
In order to reduce the computational burden, the Markov Chain Monte Carlo algorithm is introduced to calculate the expectation of parameters’ posterior distribution.
To determine the structure order, the Final Output Error and the Akaike Information Criterion are used in the nonlinear block and the linear block, respectively.
Finally, a numerical simulation and an industrial case verify the effectiveness of the proposed algorithm.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Pan, Tianhong& Guo, Wei& Song, Ying& Yin, Fujia. 2020. Identification of Wiener Model with Internal Noise Using a Cubic Spline Approximation-Bayesian Composite Quantile Regression Algorithm. Complexity،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1145449
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Pan, Tianhong…[et al.]. Identification of Wiener Model with Internal Noise Using a Cubic Spline Approximation-Bayesian Composite Quantile Regression Algorithm. Complexity No. 2020 (2020), pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1145449
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Pan, Tianhong& Guo, Wei& Song, Ying& Yin, Fujia. Identification of Wiener Model with Internal Noise Using a Cubic Spline Approximation-Bayesian Composite Quantile Regression Algorithm. Complexity. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1145449
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1145449
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر