基于极大似然法的二房室模型系统辨识
张应云
张榆锋
王勇
李敬敬
施心陵
1.云南大学信息学院,云南昆明,6500912.云南大学信息学院,云南昆明,6500913.云南大学信息学院,云南昆明,6500914.云南大学信息学院,云南昆明,6500915.云南大学信息学院,云南昆明,650091
摘要：提出一种基于极大似然法的二房室模型参数辨识方法。为验证本方法的有效性，我们比较了基于极大似然法和递推增广最小二乘法估计得到的常用二房室模型的参数值及其绝对误差。结果表明，基于极大似然法的非线性二房室模型参数辨识准确性和可行性明显优于递推增广最小二乘法。通过极大似然法获得的较小误差的非线性二房室模型参数估计值可用于相关临床试验，有助于提高建立非线性二房室模型的实用性。
关键词：极大似然辨识二房室模型辨识最小二乘绝对误差参数辨识
分类号：R318(医用一般科学)
资助基金：国家自然科学基金(61261007)云南省自然科学基金重点项目(2013FA008)
论文发表日期：2014-01-01
在线出版日期：2026-09-11（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 166-169 )
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