广义指数模型的递阶辨识算法

摘要

针对生态和社会经济系统常用的一类广义指数模型,本文提出了一种新的递阶辨识算法。文中首先利用等价辨识问题最优Lagrange乘子的零特性导出了这一算法的两级结构。它的协调级十分简单而第一级又可利用现有的高效算法求解。而后证明了这一算法的收敛性和它与一般非线性方法的等价性。仿真和应用结果表明,它的收敛速度大大高于通用的求解一般非线性最小二乘辨识问题的L-M法。