一种收敛于全局无偏最优解的非线性自回归（NAR）预测

戴宪华; 黄继武

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一种收敛于全局无偏最优解的非线性自回归（NAR）预测

更新时间：2025-12-08

- 一种收敛于全局无偏最优解的非线性自回归（NAR）预测
- A Nonlinear Autoregressor Predictor with the Global & Unbiased Solution
- 电子学报 1997年第12期
- 作者机构：
  
  汕头大学电子系
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  中图分类号： TN911
- 纸质出版：1997
- 稿件说明：
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[1]戴宪华,黄继武.一种收敛于全局无偏最优解的非线性自回归（NAR）预测[J].电子学报,1997(12):96-99.

戴宪华, 黄继武. A Nonlinear Autoregressor Predictor with the Global & Unbiased Solution[J]. Acta Electronica Sinica, 1997, (12).
[1]戴宪华,黄继武.一种收敛于全局无偏最优解的非线性自回归（NAR）预测[J].电子学报,1997(12):96-99. DOI：

戴宪华, 黄继武. A Nonlinear Autoregressor Predictor with the Global & Unbiased Solution[J]. Acta Electronica Sinica, 1997, (12). DOI：

摘要

本文研究基于Ｖｏｌｔｅｒｒａ级数展开的非线性自回归预测模型的参数估计问题．从线性自适应ＩＩＲ滤波输出误差算法的观点，研究ＮＡＲ模型的参数估计问题，利用平均收敛条件，提出一可收敛于全局无偏最优解的新算法，解决了一般的预测误差算法的有偏解问题．

Abstract

The object of this paper is to investigate the parameters estimation of nonlinear autoregnssor（NAR） predictor. From the view point of adaptive infinite impulse response （IIR） filtering output error algoritlun

the NAR parameters estimation is investigated. With the help of the time averaging convergence condition

a new parameters estimate algorithm is Presented

which converges to a globally unbiased solution even ifthe additive noise exists.

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