Robust Nonlinear Autoregressive Moving Average Model Parameter Estimation Using Stochastic Recurrent Artificial Neural Networks

10.1114/1.197 ◽  
1999 ◽  
Vol 27 (4) ◽  
pp. 538-547 ◽  
Author(s):  
K. H. Chon ◽  
D. Hoyer ◽  
A. A. Armoundas ◽  
N-H. Holstein-Rathlou ◽  
D. J. Marsh
Keyword(s):  
Neural Networks ◽  
Parameter Estimation ◽  
Artificial Neural Networks ◽  
Moving Average ◽  
Autoregressive Moving Average ◽  
Average Model ◽  
Autoregressive Moving Average Model ◽  
Moving Average Model ◽  
Recurrent Artificial Neural Networks ◽  
Nonlinear Autoregressive

scholarly journals Identificação não-linear caixa-cinza: uma revisão e novos resultados

2004 ◽  
Vol 15 (2) ◽  
pp. 109-126 ◽  
Author(s):  
Marcelo V. Corrêa ◽  
Luis A. Aguirre
Keyword(s):  
Moving Average ◽  
Autoregressive Moving Average ◽  
Average Model ◽  
Autoregressive Moving Average Model ◽  
Moving Average Model ◽  
Nonlinear Autoregressive

Este artigo apresenta uma breve revisão da literatura enfocando recentes desenvolvimentos na área de identificação caixa-cinza. Os diversos métodos são agrupados dependendo de como a informação auxiliar é utilizada no processo de identificação. Discutem-se propriedades da representação NARMAX (nonlinear autoregressive moving average model with exogenous inputs) polinomial aplicando-se identificação caixa-cinza. Mecanismos de utilização de informação auxiliar na seleção de estrutura e na estimação de parâmetros de modelos NARMAX polinomiais são discutidos e ilustrados usando dois exemplos numéricos, um simulado e outro com dados medidos. Em ambos os casos obtêm-se modelos via procedimentos caixa-preta e caixa-cinza. As características dos modelos assim obtidos são comparadas de forma a ilustrar aspectos importantes da identificação caixa-cinza.

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