正交浮动搜索算法：从非线性系统辨识的视角
系统与控制
2024-12-20 v1 系统与控制
摘要
本研究通过改造现有的用于特征选择的浮动搜索算法，提出了一种用于非线性系统结构选择的新正交浮动搜索框架。该框架将正交空间概念及随之而来的误差缩减比（ERR）度量与现有浮动搜索算法相结合。基于此框架，对三种著名的特征选择算法进行了改造，包括经典的序贯前向浮动搜索（SFFS）、改进序贯前向浮动搜索（IFFS）和振荡搜索（OS）。该框架保留了经典带ERR的正交前向回归（OFR-ERR）的简洁性，并消除了与OFR-ERR相关的嵌套效应。通过若干基准非线性系统验证了所提框架的性能。结果表明，大多数现有特征选择方法均可容易地加以调整以辨识非线性系统的正确结构。
引用
@article{arxiv.1901.01791,
title = {Orthogonal Floating Search Algorithms: From The Perspective of Nonlinear System Identification},
author = {Faizal Hafiz and Akshya Swain and Eduardo Mendes},
journal= {arXiv preprint arXiv:1901.01791},
year = {2024}
}