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Soft Computing

Erschienen in:

12.06.2020 | Methodologies and Application

Least absolute deviations estimation for uncertain autoregressive model

verfasst von: Xiangfeng Yang, Gyei-Kark Park, Yancai Hu

Erschienen in: Soft Computing | Ausgabe 23/2020

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Abstract

To predict future values based on imprecisely observed values, uncertain time series has been proposed, and the least-squares method has been presented to estimate the unknown parameters of uncertain autoregressive models. This paper considers the least absolute deviations estimation of uncertain autoregressive model, and a minimization problem is derived to calculate the unknown parameters in the uncertain autoregressive model. Finally, some numerical examples are given to illustrate the robustness of the least absolute deviations estimation compared with the least-squares estimation.

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Titel: Least absolute deviations estimation for uncertain autoregressive model
verfasst von: Xiangfeng Yang
Gyei-Kark Park
Yancai Hu
Publikationsdatum: 12.06.2020
Verlag: Springer Berlin Heidelberg
Erschienen in: Soft Computing / Ausgabe 23/2020
Print ISSN: 1432-7643
Elektronische ISSN: 1433-7479
DOI: https://doi.org/10.1007/s00500-020-05079-0

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Abstract

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