鲁棒变量投影算法

离群值下高效鲁棒

求解可分离非线性回归模型，通过消除线性参数的LP子问题，收敛更快且更少陷入局部极小。

陈光永 · Xiang-xiang, Su · 甘敏 · Guo, Wenzhong · Philip Chen, Chun Lung Philip

IEEE Transactions on Automatic Control 2024

技术优势

收敛更快

RoVP 减少陷入窄谷的概率，从而加速收敛到最优解。

应用场景

• 非线性系统辨识：用 RoVP 从含离群值的数据中辨识可分离非线性系统的参数。
• 鲁棒参数估计：以 L1 损失和变量投影实现鲁棒估计，替代对离群值敏感的传统最小二乘。
• 离群值处理：通过 L1 范数损失函数自动降低离群值对拟合结果的影响。