ملخص: Dans ce travail, nous avons exposé différentes méthodes d'identification (moindres carrés récursive, variable instrumentale récursive, moindres carrés étendue récursive et maximum de vraisemblance récursive). En utilisant le modèle A.R.M.A.X et à partir de l'application des quatre méthodes à deux exemples de 1er et 2eme ordre, nous avons essayé de mettre en évidence l'effet du bruit (perturbation) sur la convergence des paramètres (vers les valeurs réelles) et une minimisation de l'erreur de prédiction. Il ressort que la méthode de maximum de vraisemblance associé à un nombre d'itération très élevé donne les meilleurs résultats quand le bruit est important, ce dernier cas étant le plus délicat à identifier.

لغة: فرنسية
الوصف المادي: 119 p. ill. ;30 cm.
الشهادة: Magister
مؤسسة مناقشة الرسالة: Oran, Université des Sciences et de la Technologie. Faculté de Génie Electrique
تخصص: Automatique
الفهرس العشري 510 .الرياضيات
الموضوع الإلكترونيك

الكلمات الدالة:
Moindres carrés
Variables instrumentales (statistique)
Maximum de pseudo-vraisemblance (statistique)

ملاحظة: Bibliogr. p.[1]