检索结果-内蒙古大学图书馆

Gradient iterative-based kernel method for exponential autoregressive models

INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTER APPLICATIONS IN TECHNOLOGY 2021年第2-3期67卷 224-231页

作者： Lu, Jianwei Changzhou Inst Ind Technol Sch Informat Engn Changzhou 213164 Jiangsu Peoples R China

Two kernel method-based gradient iterative algorithms are proposed for exponential autoregressive (ExpAR) models in this study. A polynomial kernel function is utilised to transform the ExpAR model into a linear-parameter model. Since the order of the linear-parameter model is large, a momentum stochastic gradient algorithm and an adaptive step-length gradient iterative algorithm are developed. Both these two algorithms can estimate the parameters with less computational efforts. Finally, a simulation example shows that the proposed algorithms are effective.

关键词： ExpAR model kernel method linear-parameter model momentum stochastic gradient algorithm adaptive step-length gradient iterative algorithm

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