1) modified recursive extended least squares method
改进的递推增广最小二乘法
1.
Based on the obtained white noise estimates by fitting the higher order autoregressive (AR) model by using the recursive least squares (RLS) method, a modified recursive extended least squares method for parameter estimation of autoregressive moving average models (ARMA) is presented.
基于用递推最小二乘(RLS)法拟合高阶自回归(AR)模型得到的白噪声估值,提出了自回归滑动平均(ARMA)模型参数估计的一种改进的递推增广最小二乘法。
2) RELS
递推增广最小二乘法
3) recursive extended least squares method
增广递推最小二乘法
4) recursive extended least squares(RELS)
增广最小二乘递推算法
5) recursive extended least squares algorithm(RELS)
递推增广最小二乘算法
6) improved RLS
改进最小二乘递推算法
补充资料：增广最小二乘估计
分子式：
CAS号：
性质：增广最小二乘估计是用增广最小二乘法进行参数估计的方法，增广最小二乘法相当于参数向量和数据向量维数扩大了的最小二乘法，它能在有色噪声(可用平均滑动模型来表示)情况下给出参数的一致估计量，同时可以把噪声模型也辨识出来。
CAS号：
性质：增广最小二乘估计是用增广最小二乘法进行参数估计的方法，增广最小二乘法相当于参数向量和数据向量维数扩大了的最小二乘法，它能在有色噪声(可用平均滑动模型来表示)情况下给出参数的一致估计量，同时可以把噪声模型也辨识出来。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条