Advertisement

ARMAX 系统辨识；增广最小二乘法在 ARMAX 中的应用

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

简介：
简介：本文探讨了ARMAX系统辨识方法，并深入分析了增广最小二乘法在此模型中的应用及其优越性，为复杂系统的建模提供了新的视角。 系统辨识涉及针对CARMA（可控自回归滑动平均）线性模型的辨识算法及其实例实现代码，并融入了最小二乘因子的方法。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • ARMAX 系统辨识；增广最小二乘法在 ARMAX 中的应用
    优质
    简介：本文探讨了ARMAX系统辨识方法，并深入分析了增广最小二乘法在此模型中的应用及其优越性，为复杂系统的建模提供了新的视角。 系统辨识涉及针对CARMA（可控自回归滑动平均）线性模型的辨识算法及其实例实现代码，并融入了最小二乘因子的方法。
     
  • 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。
     
  • GELS_ARARMAX系统辨识；增强广义最小二乘法
    优质
    GELS_ARARMAX系统辨识技术结合增强广义最小二乘法，提供了一种高效识别复杂动态系统的工具。此方法在时间序列分析和预测中表现出色，尤其适用于经济、工程等领域数据处理与建模。 系统辨识涉及针对CARARMA（可控自回归滑动平均）线性模型的辨识算法及其实例实现代码，其中包括了遗忘因子的应用。
     
  • GLS_ARARX系统辨识；广义最小二乘法
    优质
    简介：GLS_ARARX系统辨识采用广义最小二乘法(GLS)对时变及非线性动态系统进行参数估计，适用于具有自相关噪声和共变量的复杂环境。 系统辨识涉及针对CARAR（可控自回归自回归）线性模型的辨识算法，并且其实例实现代码融入了最小二乘因子。
     
  • 增广最小二乘法是对最小二乘法的简易扩展——参数辨识中的最小二乘法原理与应用
    优质
    本文介绍了增广最小二乘法作为最小二乘法的一种简化扩展形式，在参数辨识领域中的基本原理及其广泛应用。 增广最小二乘法是基于最小二乘法的一种扩展方法，通过增加参数向量θ和数据向量h(k)的维度来同时辨识过程模型参数与噪声模型参数。因此，在这种意义上被称为增广最小二乘法。在实际应用中发现，噪声模型参数估计值收敛的速度通常比过程模型参数慢，并且从实用角度来看，不宜过分提高噪声模型的阶次。 3.4.2 节将详细介绍增广最小二乘法的基本原理及算法特点。
     
  • 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。
     
  • 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课程设计中的应用
    优质
    本课程设计探讨了最小二乘法在系统辨识领域的应用，通过实际案例分析展示了该方法在模型参数估计中的优越性及其广泛应用前景。 使用MATLAB进行最小二乘参数辨识，并包含相关代码及结果分析。
     
  • 最小二乘法在系统辨识中的应用及其理论
    优质
    本文探讨了最小二乘法在系统辨识领域的应用，并深入分析其背后的理论基础与适用条件，旨在为相关研究提供参考。 本段落探讨了最小二乘的原理及其衍生方法，并进行了相互比较。通过举例仿真分析了加权递推最小二乘法，并得出了相应的仿真结果。
     
  • 系统辨识中最小二乘法的应用（附代码）
    优质
    本文探讨了在系统辨识领域中最小二乘法的应用，并提供了具体的实现代码。通过实例分析展示了该方法的有效性和实用性。 本段落探讨了最小二乘法在系统辨识中的应用，并介绍了几种不同的最小二乘法及其在该领域的具体应用方法，同时提供了相应的MATLAB程序代码。