Resumen

El problema de estimación de parámetros del modelo ARX se estudia en este artículo. Primero, se presentan brevemente algunos algoritmos tradicionales de identificación, y luego se desarrolla un nuevo algoritmo de estimación de parámetros: el algoritmo modificado de descenso de gradiente con momento. En cada iteración se derivan dos direcciones de gradiente con sus respectivos tamaños de paso. En comparación con los algoritmos tradicionales de identificación de parámetros, el algoritmo modificado de descenso de gradiente con momento tiene una tasa de convergencia más rápida. Un ejemplo de simulación muestra que el algoritmo propuesto es efectivo.

• Materias:Big Data Gestión de riesgos Administración de información Red neuronal Teoría de redes
• Subjects:Big Data Risk management Information management Neural network Network Theory
• Palabras claves:Estimación de parámetros; Modelo ARX; Algoritmos de identificación; Algoritmo de descenso de gradiente de momento modificado; Tasa de convergencia; Ejemplo de simulación
• Keywords:Parameter estimation; ARX model; Identification algorithms; Modified momentum gradient descent algorithm; Convergence rate; Simulation example