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Convergence Analysis of a Recursive Identification Algorithm for Nonlinear ODE Models with a Restricted Black-box Parameterization

机译:具有受限黑匣子参数化的非线性ode模型递归识别算法的收敛性分析

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摘要

A convergence analysis is performed for a recursive prediction error method based on a restricted black-box parameterization. Sufficient conditions to obtain convergence to a minimum of the criterion function are formulated. This proves that convergence to the true parameter vector is possible. The analysis exploits averaging analysis using an associated ordinary differential equation.
机译:基于受限的黑盒参数化的递归预测误差方法执行收敛分析。制定了将收敛到最小标准功能的充分条件。这证明了对真正参数向量的收敛是可能的。分析利用相关常微分方程利用平均分析。

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