Akaike's final prediction error criterion revisited - Publikacja - MOST Wiedzy

Wyszukiwarka

Akaike's final prediction error criterion revisited

Abstrakt

When local identification of a nonstationary ARX system is carried out, two important decisions must be taken. First, one should decide upon the number of estimated parameters, i.e., on the model order. Second, one should choose the appropriate estimation bandwidth, related to the (effective) number of input-output data samples that will be used for identification/ tracking purposes. Failure to make the right decisions results in the model deterioration, both in the quantitative and qualitative sense. In this paper, we show that both problems can be solved using the suitably modified Akaike’s final prediction error criterion. The proposed solution is next compared with another one, based on the Rissanen’s predictive least squares principle.

Cytowania

  • 0

    CrossRef

  • 0

    Web of Science

  • 0

    Scopus

Informacje szczegółowe

Kategoria:
Aktywność konferencyjna
Typ:
materiały konferencyjne indeksowane w Web of Science
Tytuł wydania:
40th International Conference on Telecommunications and Signal Processing (TSP) strony 237 - 242
Język:
angielski
Rok wydania:
2017
Opis bibliograficzny:
Niedźwiecki M., Ciołek M..: Akaike's final prediction error criterion revisited, W: 40th International Conference on Telecommunications and Signal Processing (TSP), 2017, IEEE,.
DOI:
Cyfrowy identyfikator dokumentu elektronicznego (otwiera się w nowej karcie) 10.1109/tsp.2017.8075977
Weryfikacja:
Politechnika Gdańska

wyświetlono 19 razy

Publikacje, które mogą cię zainteresować

Meta Tagi