自回归模型在平稳时序数据快速辨识中的新算法

"论文研究-利用自回归模型的平稳时序数据快速辨识算法.pdf" 本文主要探讨了在处理平稳时序数据时，如何利用自回归模型进行高效且精确的识别。自回归模型（AR模型）在时序数据分析中占据重要地位，其参数估计可以简化为线性方程组的求解问题，这使得它在各种领域，如信号处理、金融预测、环境科学等，都有广泛应用。 作者提出了一种基于自回归模型的快速识别算法。该算法的核心在于采用递推方式来估计平稳时序数据自相关函数矩阵的秩的下界值。这一估计值被用作初始阶数，以此对系统进行逐阶辨识。在递阶过程中，算法会不断地增加模型的阶数，直到找到一个合适的阶数，使模型能够有效地拟合数据。 在模型辨识过程中，F检验被用来分析相邻阶次的拟合误差变化趋势，以确定模型阶数是否达到最优。如果F检验结果显示相邻阶次的拟合误差变化不显著，那么就认为当前阶数的模型已经足够好，从而终止递阶过程。这种方法确保了新算法在保持高辨识精度的同时，也提高了计算效率并增强了辨识精度的稳定性。 实验结果表明，新提出的快速识别算法相比现有的自回归模型识别方法，无论是在计算性能还是在辨识精度的稳定性上都有明显优势。这验证了新算法的有效性和先进性，对于实际应用中的平稳时序数据分析提供了有力工具。 关键词：平稳时序数据，自回归模型，递阶辨识，自相关函数 这篇研究工作得到了多项科研基金的支持，包括广东省自然科学基金团队项目、广东省应用型科技研发专项基金、广东省科技计划工业攻关项目以及佛山职业技术学院的校级和横向重点资助项目。作者黄雄波和胡永健分别在时间序列分析和多媒体信息安全等领域有深入研究。他们的研究成果为相关领域的理论发展和实践应用提供了有价值的参考。