Identification of Wiener Model with Internal Noise Using a Cubic Spline Approximation-Bayesian Composite Quantile Regression Algorithm

Table 2

Comparison among CSA-BCQR, CSA-BQR, and CSA-RLS in the water tank.

Algorithm
True value		0.8	0.4	0.2	0.1
CSA-BCQR	1	0.9543	0.5544	0.3645	0.2459	0.3360
	50	0.8953	0.4929	0.3208	0.1912	0.2186
	100	0.8589	0.4746	0.2678	0.1589	0.1418
	150	0.8161	0.4098	0.2087	0.1157	0.0282
	200	0.8007	0.4014	0.2057	0.1009	0.0065
CSA-BQR	1	0.9735	0.5968	0.3867	0.2644	0.3922
	50	0.9168	0.5115	0.3342	0.2319	0.2689
	100	0.8794	0.4896	0.2794	0.2046	0.1927
	150	0.8248	0.4687	0.2301	0.1687	0.1136
	200	0.8091	0.4284	0.2126	0.1166	0.0395
CSA-RLS	1	0.9859	0.5888	0.3911	0.2721	0.4005
	50	0.9277	0.5472	0.3558	0.2526	0.3172
	100	0.9024	0.5078	0.2942	0.2311	0.2380
	150	0.8585	0.4995	0.2489	0.1848	0.1642
	200	0.8159	0.4232	0.2151	0.1205	0.0411