编的最小二乘参数辨识

资 源 简 介

编的最小二乘参数辨识

详 情 说 明

最小二乘法是一种广泛应用的参数辨识技术，主要用于从观测数据中估计数学模型中的未知参数。在系统辨识领域中，这种方法尤其适用于线性回归模型的参数估计。

基本原理是通过最小化预测值与实际观测值之间的残差平方和来确定最优参数。假设我们有一个线性模型，其中输出是输入的线性组合加上噪声干扰。最小二乘法的目标就是找到一组参数，使得模型预测的输出与实际测量值之间的误差最小。

该算法通常分为以下几个关键步骤：首先构建包含输入输出的数据矩阵，然后计算参数估计值。在实现过程中需要注意数据矩阵的条件数，避免出现病态问题。对于时变系统，还可以采用递推最小二乘法进行在线参数估计。在实际应用中，该方法被广泛用于控制系统、信号处理、经济学建模等多个领域。