PV-NN参数辨识器

分数布朗运动下联合辨识

结合功率变差统计量与神经网络的联合辨识器，可在分数布朗运动驱动的系统中更快更准确地辨识所有参数。

Wentao, Hou · 马少娟

Mathematics and Computers in Simulation 2026

参数信息

Hurst指数验证数

11

技术优势

辨识更快更准

与参数估计神经网络和最大似然辨识器相比，本方法能更快且更准确地辨识出系统中所有参数。

多个Hurst指数下有效

在11种不同Hurst指数取值下进行数值仿真，验证了所提辨识器的有效性。

能同时辨识所有参数

该方法能够联合辨识系统中所有参数，而不是只针对部分参数处理。

应用场景

• 随机动力系统建模：为分数布朗运动驱动的随机系统提供快速准确的参数辨识工具，简化建模流程。
• 参数估计：在系统参数估计中同时处理全部参数，无需分步或分治。