新的递推有界GM回归估计算法

作     者：成立花 张俊敏 CHENG Li-hua;ZHANG Jun-min

作者机构：西安工程大学理学院陕西西安710048 西安建筑科技大学理学院陕西西安710055 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(11101323) 陕西省教育厅自然科学专项基金(12JK0879) 

出 版 物：《华侨大学学报（自然科学版）》 (Journal of Huaqiao University(Natural Science))

年 卷 期：2015年第36卷第3期

页      码：359-364页

摘      要：提出一种新的递推有界广义极大似然类(GM)回归估计器,新估计器所用的风险函数基于更一般的框架,并采用有界M-估计函数.设计一个新的权函数拒绝或降低异常点对估计结果的影响,并增加一个增广项,提出一种具有较强自适应能力的面向自回归(AR)模型参数估计的算法.仿真结果表明:提出的GM回归估计器及面向AR模型的算法对异常点不利影响(主要来自于回归变量中的加性异常点)的抑制效果均优于其他GM估计器;在参数不做任何调整的情况下,面向AR模型的算法对非平稳环境下的估计具有良好的估计精度和收敛性.

主 题 词：GM估计器 鲁棒估计 AR模型 加性异常点 

学科分类：0711[理学-心理学类] 07[理学] 08[工学] 080401[080401] 0804[工学-材料学] 080402[080402] 071102[071102] 

D　O　I：10.11830/ISSN.1000-5013.2015.03.0359

馆 藏 号：203151174...