输出误差滑动平均系统的递阶增广随机梯度算法

摘要

提出了一种输出误差滑动平均(OEMA)系统的两阶段增广随机梯度算法。利用辅助模型思想处理未知变量,并用随机梯度法识别系统模型参数。应用分解的技术将OEMA系统分解为两个低维数的子系统,并分别识别每个子系统。由于子系统中协方差矩阵的维数降低,因此减少了计算量,从而提高了算法的计算效率。仿真结果表明该算法是有效的。