A Method for the Estimation and Identification of Transfer Function Models
传递函数模型的估计与识别方法AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要直接研究传递函数模型的结构选择与估计，属于时间序列建模方法。
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传递函数模型的估计与识别方法
- 研究问题
- 如何同时确定传递函数模型的结构并估计参数，使估计步骤便于数值实现，并具有一致性与渐近效率等理论性质？
- 方法与思路
- 作者提出连续四次普通最小二乘计算的估计程序，并利用最后一步自然产生的选择准则研究模型结构识别。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称给出各估计步骤的渐近性质，证明一致性与渐近效率，同时讨论结构选择、数值实现并提供实际例子。
- 阅读关注点
- 核对四步计算之间的依赖、误差过程假设与效率基准，区分模型结构识别和参数识别，并查看选择准则的具体形式。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要；传递函数形式、阶数范围及渐近条件未说明，不能将结构识别解读为因果识别或推断其他版本变化。
原文摘要
SUMMARY This paper proposes an approach to the simultaneous identification and estimation of transfer function models. An estimation procedure is advanced consisting of a sequence of four ordinary least squares calculations and the asymptotic properties of each step are presented, consistency and asymptotic efficiency being shown. A strategy for the identification of the model structure based on a selection criterion that arises naturally from the last step of the estimation algorithm is also investigated. Consideration is given to the numerical implementation of the techniques discussed, and finally a practical example is employed to illustrate the methods.