Advertisement

最小二乘算法在过程辨识中的Matlab程序。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
该资源涵盖了多种算法，具体包括：多层感知机（MLP）、递归循环网络（RCLP）、关系网络（RELP）、随机傅里叶变换（RFF）、随机矩阵分解（RFM）、格联网络（RGLP）、逆向网络（RIV）以及线性网络（RLP），此外还包含了单步递推算法。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 最小二乘法在过程辨识中的Matlab实现程序
    优质
    本简介探讨了利用Matlab软件实现最小二乘法在工程过程中模型辨识的应用，并提供了相应的程序代码。 本段落讨论了包括MLS、RCLS、RELS、RFF、RFM、RGLS、RIV、RLS以及一次递推在内的多种算法。
     
  • 最小二乘法辨识算法的MATLAB程序
    优质
    本简介介绍一种基于最小二乘法的系统辨识算法及其在MATLAB环境下的实现。通过编写相应的MATLAB代码，可以有效地进行参数估计和模型验证，适用于工程与科学中的数据分析与建模任务。 最小二乘算法是最基础的算法之一。关于最小二乘辨识算法的MATLAB程序也有许多应用实例。
     
  • 最小二乘法在MATLAB中的辨识
    优质
    本文章介绍了如何使用MATLAB软件进行最小二乘法的应用与实现，并详细探讨了其在系统模型辨识领域的应用技巧和案例。 使用最小二乘法进行MATLAB辨识及编程系统仿真。
     
  • 基于MATLAB的最小二乘法系统辨识程序
    优质
    本程序利用MATLAB实现最小二乘法进行系统参数估计和模型识别，适用于自动控制理论中的系统建模与分析。 使用MATLAB实现的最小二乘法用于系统辨识，从文件中读取数据并进行模型辨识。其中包括了多种基于最小二乘法的算法，如普通最小二乘法、广义最小二乘法等。
     
  • 最小二乘辨识_Matlab应用_最小二乘辨识
    优质
    本资源深入讲解了利用Matlab进行最小二乘法辨识的技术与实践，涵盖理论基础、算法实现及案例分析，适合科研和工程人员学习。 最小二乘辨识是一种常用的参数估计方法，在系统识别、信号处理等领域有着广泛的应用。该方法通过最小化误差平方和来求解模型参数，从而实现对系统的准确描述与预测。
     
  • MATLAB中的最小二乘法程序
    优质
    本程序介绍如何在MATLAB中实现最小二乘法，适用于数据拟合和回归分析。通过实例演示参数估计与曲线拟合的具体步骤。 关于目标跟踪的最小二乘法的MATLAB程序，在三维坐标系下运行。参考论文为《信息融合中多平台多传感器的时空对准研究》，具体参见P28页至33页的内容。
     
  • MATLAB中的递归最小二乘算法程序
    优质
    本简介介绍一种在MATLAB环境下实现的递归最小二乘算法的编程方法。该算法适用于动态系统的参数估计，并提供了代码实例和应用示例。 最小二乘滤波算法的核心是递归最小二乘算法，这种算法实际上是FIR维纳滤波器的一种时间递归实现方式，并严格遵循了最小二乘准则。它的主要优点在于具有较快的收敛速度，在快速信道均衡、实时系统辨识以及时间序列分析等领域得到了广泛应用。然而，该方法的一个缺点是每次迭代所需的计算量较大。
     
  • MATLAB中的增广最小二乘算法程序
    优质
    本文章介绍了一种在MATLAB环境下实现的增广最小二乘算法程序，为读者提供详细的代码示例和步骤说明。通过该程序，用户能够便捷地应用增广最小二乘法解决回归分析问题。 在递推到第十步的时候，被辨识参数基本达到稳定状态，此时系统输出与模型的输出误差也趋于稳态。由于只有3个被辨识参数，因此递推校正算法具有较好的收敛性。
     
  • 系统辨识中的最小二乘法
    优质
    《系统辨识中的最小二乘法》一文探讨了如何利用最小二乘法技术来估计动态系统的模型参数，是研究控制系统和信号处理领域的关键技术。 使用最小二乘法对含有噪声的输入输出数据进行系统辨识，并据此获得系统的传递函数。
     
  • 最小二乘法在系统辨识中的应用
    优质
    本研究探讨了最小二乘法在系统辨识领域的应用，通过该方法对系统的输入输出数据进行分析建模，实现对复杂系统的准确描述与预测。 系统辨识最小二乘法程序包含相关代码。