《表1 拟合AR与GNPA模型参数》

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《基于逼近理论的线性/非线性建模》

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用此模型产生数据，其参数就是真值，便于和估计值比较，对AR及不同的GNPA模型拟合得到不同模型，如表1所示.由表可知:由于数据是线性的，所以α1，α2，α3方向（正负号）没有变化，当阶数达到（1；9）时有偏差但并不大，但水平方向表示α1在不同模型中数据非常接近，即数据凝聚性很好，不受模型变化的影响，但估计值稍小于真值，这是因为增加了GNPA模型的个数；在垂直方向α1，α2，α3的数据都接近模型相应的参数值，α4~α9数值很小，都在0.01~0.07左右.因此对线性模型来说，模型阶数与参数没有太大的关系.表1说明同一组数据序列用不同的一阶模型拟合，模型结构有区别，数据分布不同.