Advertisement

最小二乘法和最大似然法用于参数识别。

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

简介：
参数辨识，特别是最小二乘法和最大似然法，在系统建模中扮演着至关重要的角色，它们能够根据输入和输出数据，精确地建立一个与被测系统等效的模型。 系统建模通常包含系统描述、模型结构选择、参数与状态的估计、模型的验证以及反复试验或数值计算等步骤。 本文重点阐述了两种常用的参数辨识技术：最小二乘法和最大似然法。 最小二乘法是一种通过最小化误差平方和来估算参数的方法，它具备实时更新系统参数的能力，即使在信噪比较低的白噪声环境下，也能有效地识别出系统参数。 递推最小二乘法则是在每一次参数估计过程中，利用当前的估计值以及最新的观测数据进行参数的迭代更新，从而实现对系统参数的实时估计。 相较于此，最大似然法是一种基于概率论原理的参数估算方法。 该方法通过构建一个以观测值和未知参数为自变量的似然函数，并对其进行极大化处理，最终确定模型的最佳参数值。 同样地，递推最大似然法也采用迭代更新策略，在每次估计时利用当前参数估计值和新的观测数据进行调整。 这种方法能够提供较为准确的估计结果并支持实时参数更新。 本文还展示了 MATLAB 程序的应用场景，旨在帮助读者更深入地理解和实践这些参数辨识方法。 通过对这两种方法的对比分析可知，递推最小二乘法和递推最大似然法均能实现对系统参数的高精度辨识；然而，递推最大似然法的计算复杂度相对较高。 知识点：1. 参数辨识：作为系统建模的核心手段之一,它致力于根据输入输出数据来构建与被测系统完全对应的模型。 2. 最小二乘法：一种以误差平方和为基础的参数估计策略,能够实时地评估并调整系统参数。3. 递推最小二乘法：通过迭代更新当前估计值与新观测数据相结合的方式,实现对系统参数的动态评估与调整.4. 最大似然法：基于概率论原理的一种参数估算方法,通过构造似然函数并进行极大化来确定模型最优参数.5. 递推最大似然法：类似于递推最小二乘法,它采用迭代更新机制,利用当前估计值及新观测数据来优化模型参数估值.6. MATLAB 程序: 一种强大的编程工具,可用于辅助实现各种技术方案中的计算及模拟过程.

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 最小二乘法和最大似然法的参数估计比较
    优质
    本文探讨了最小二乘法与最大似然法在参数估计中的应用及其优缺点，通过对比分析为不同场景下的统计建模提供指导。 在系统建模过程中，参数辨识是一个关键步骤，它通过分析输入与输出的数据来确定一个系统的模型，并使之尽可能地接近实际的被测系统。通常情况下，在进行这种建模工作时会遵循一系列的标准流程，包括但不限于对系统的描述、选择合适的模型结构、估计参数和状态变量、验证模型的有效性以及重复实验或计算等环节。 本段落重点介绍了两种常用的参数辨识技术：最小二乘法与最大似然法。其中，最小二乘法则是一种通过减少预测值与实际观测数据之间的误差平方来估算系统参数的方法，并且可以采用递推形式（即每一步都基于上一次的估计结果和新的测量信息更新当前的参数估值），从而实现对动态系统的实时监控及调整。 相比之下，最大似然法则是另一种利用概率统计原理进行参数估测的技术。它首先构建一个反映观测数据与潜在未知变量之间关系的概率模型——即所谓的“似然函数”，然后通过寻找使该函数值最大的一组参数作为最终的估计结果。同样地，在递推形式下，这种方法也可以根据最新的观察信息不断优化其先前的预测。 此外，本段落还简要介绍了如何利用MATLAB这一编程工具来实现上述方法的实际应用。通过对这两种技术的比较分析可以发现：虽然两者都能有效地识别出系统参数，但是从计算复杂度的角度来看，递推最大似然法往往需要更高的运算资源投入。 关键概念包括： - 参数辨识：用于通过输入输出数据确定模型的过程。 - 最小二乘法：一种减少误差平方的技术。 - 递推最小二乘法：实时更新参数估计的方法。 - 最大似然法：基于概率分布来估算未知参数的策略。 - 递推最大似然法：不断优化其预测结果以适应新数据的过程。
     
  • 最小二乘迭代_模态参数识别_Matlab_LEASTSQUARE_模态参数识别_最小二乘迭代法
    优质
    本项目基于Matlab实现最小二乘迭代算法，用于结构系统的模态参数识别。通过优化计算过程，提高了模态分析的精度和效率。 频域内的模态参数识别方法包括最小二乘迭代法。该程序适用于刚入门的模态参数识别人员以及使用MATLAB编程的学习者进行交流学习。
     
  • 基于最小二乘法的电池参数识别
    优质
    本研究采用最小二乘法对电池模型中的关键参数进行精确辨识，旨在提高电池性能预测和管理系统效率。 针对电池一阶模型，采用最小二乘法进行参数辨识以减小误差。有兴趣研究电池模型或最小二乘法的读者可以参考相关资料。
     
  • LMS.rar_lms_pay8hr_最小二乘法参数辨识_模型识别
    优质
    本资源包包含使用最小二乘法进行参数估计和模型识别的研究资料与代码，适用于工程及科学领域中的系统建模。适合需深入理解并应用此方法的学者和技术人员。 通过辨识参数并进行迭代计算，可以应用于各种经典模型的参数估计。其中，经典最小二乘法是一种常用的方法。
     
  • system-identification.rar_参数识别_最小二乘法_最小二乘识别_相关分析识别_系统识别案例
    优质
    该资源为系统辨识领域的资料包，包含参数识别、最小二乘法及其变种算法的应用详解与实例，适用于深入学习系统建模和信号处理技术。 本段落探讨了三种系统辨识方法：基本最小二乘法、辅助变量最小二乘法以及相关分析最小二乘法，并通过实例展示了如何使用这些方法进行参数估计。文中还提供了相关的代码示例，以便读者理解和实践这几种技术的应用过程。
     
  • 基于最小二乘法的参数识别MATLAB程序
    优质
    本软件为一款基于最小二乘法进行参数估计和模型拟合的MATLAB工具。用户可利用此程序高效地解决各类工程及科学问题中的参数辨识需求，适用于学术研究与工业应用。 最小二乘类的参数辨识MATLAB程序包括了最小二乘递推算法和最小二乘的渐消记忆法。
     
  • 使用最小二乘法和总体最小二乘法进行参数估计
    优质
    本文探讨了最小二乘法与总体最小二乘法在参数估计中的应用，对比分析两种方法的优劣，并通过实例展示了它们的实际操作步骤及效果。 最小二乘法是一种数学优化技术，也称为最小平方法。它通过使误差的平方和达到最小来找到数据的最佳函数匹配。利用这种方法可以方便地求解未知的数据，并确保这些数据与实际观测值之间的差异平方和为最小。此外，最小二乘法也可用于曲线拟合以及其他一些可以通过能量或熵最大化进行优化的问题中。
     
  • 参数识别中的递归最小二乘算法...
    优质
    本文探讨了在参数识别领域中应用广泛的递归最小二乘算法，分析其原理、优势及局限性，并结合实例展示了该算法的有效性和实用性。 本段落专注于输出误差自回归系统及输出误差自回归滑动平均系统的参数估计问题（即Box-Jenkins系统）。通过运用数据滤波技术和辅助模型识别思想提出了两种递推最小二乘参数估计算法。关键在于使用线性滤波器对输入-输出数据进行处理。所提出的算法能够辨识出这些系统模型的参数及其它相关特性。
     
  • 最小二乘法参数识别方法与原理-源码
    优质
    本资源提供最小二乘法参数识别方法及其原理分析的详细代码实现，适用于工程数据建模与系统辨识。 最小二乘参数辨识方法及原理涉及利用数学模型来估计系统参数的一种技术。这种方法通过最小化误差的平方和来找到最佳拟合曲线或直线，从而确定未知变量的最佳值。在实现这一过程时，通常会编写相应的源代码以自动化计算流程，并便于进一步分析和应用。