【出 处】：《 计算机仿真 》 CSCD 2010年第2期 122-125页,共4页

【作 者】： 蒯国胜 [1] ; 张政伟 [2] ; 李龙 [3]

【摘 要】 研究非线性系统建模是一个NP—hard问题，若系统因稳定流与不稳定流平行均属于非双曲线型时，上述研究将变得更加明显。对同一中搜索算法，Total Error性能明显优于Marginal Error。当不同的算法和策略混用时，后次迭代以前次迭代的结果集为基础往往优于以全基函数集为基础的迭代。结合以上特点，模型选取的最小描述长度（Minimal Description Length）准则，给出了一种新的全局误差（TotalError）次最优选取算法。算法结构清晰，易于实践。多次试验中，对不同的受扰序列，总体时间开销均小于公认最有效的Shaking方法。既然非线性序列的模型选取是一个NP—hard问题，故方法也不能确保所选模型为最优模型，尽管在有限次的试验中总能成功获得最优模型。