基于多新息NESTEROV加速梯度下降方法的ARX模型参数辨识方法

摘要

本发明公开了一种基于多新息NESTEROV加速梯度下降方法的ARX模型参数辨识方法。包括以下步骤：首先，在随机梯度下降参数辨识的基础上，将动量项引入参数更新及梯度计算中，提高了算法的收敛速度。其次，将包含动量项的NESTEROV加速算法从单新息参数辨识扩展为多新息参数辨识，利用多新息充分利用数据的特性，提高了算法的辨识精度即抗噪声抗异常数据的能力。最后，通过算法的迭代得到最终的参数辨识结果。本发明有效的解决了传统的随机梯度下降参数辨识方法的梯度下降收敛速度慢，对噪声及异常数据干扰敏感的问题，加快了参数辨识的收敛速度，提高参数辨识精度以及提高了算法抗噪声及异常数据的能力。