Advertisement

最小二乘法通过增广方法进行扩展，从而实现最小二乘参数的识别及其相关原理。

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

简介：
增广最小二乘法是对传统最小二乘法的一种简化的扩展，它通过增加参数向量 θ 以及数据向量 h(k) 的维度来提升辨识过程。该方法同时辨识模型参数和噪声模型，因此可以被称作增广最小二乘法。从意义上讲，估计噪声模型参数的收敛过程相对于估计过程模型参数值的收敛速度而言更为缓慢。在实际应用中，噪声模型阶次不应设置得过高。3.4.2 增广最小二乘法原理及算法 增广最小二乘算法具有独特的特征。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 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。
     
  • LSPE.rar_lspe_参数估算_增广最小二乘_最小二乘_最小二乘代码
    优质
    这段资源名为LSPE.rar，包含了关于增广最小二乘和常规最小二乘的参数估计方法及其相关代码。适用于研究与应用该技术的人士参考使用。 提供了几种最小二乘法程序：批处理最小二乘参数估计、递推最小二乘参数估计、遗忘因子递推最小二乘参数估计以及递推增广最小二乘参数估计。
     
  • 扩展最小二乘法
    优质
    扩展最小二乘法是一种统计分析技术，它在普通最小二乘法的基础上进行了改进和拓展，能够处理更为复杂的数据关系与模型设定问题。这种方法广泛应用于经济学、工程学及社会科学等领域中，用于提高数据拟合的准确性和可靠性。 此程序的主要功能是参数辨识和最小二乘法。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 最小二乘法及其原理（数学）
    优质
    最小二乘法是一种统计学方法，用于通过最小化误差平方和来寻找数据的最佳函数匹配。此方法广泛应用于回归分析中，是数据分析与预测的重要工具。 最小二乘法的基本原理以及在多项式拟合中的应用是数学建模领域的重要内容。这种方法通过最小化误差的平方和来寻找数据的最佳函数匹配，广泛应用于统计分析、工程设计等多个方面。在进行多项式拟合时，最小二乘法可以帮助我们找到一个合适的多项式模型以描述变量之间的关系。
     
  • 最小二乘法的参数辨识原理与方法
    优质
    本简介探讨了最小二乘法在系统参数辨识中的应用原理及其实现方法，通过优化残差平方和来估计模型参数，适用于工程、统计等领域。 1. 最小二乘辨识的基本概念 2. 一般最小二乘辨识方法 3. 加权最小二乘辨识方法 4. 递推最小二乘参数辨识方法 5. 增广最小二乘辨识方法 6. 多变量最小二乘辨识方法
     
  • 最小二乘法的参数辨识原理与方法
    优质
    本文章介绍了最小二乘法在参数辨识中的应用原理和具体实施方法，适用于研究建模和数据分析领域的学者。 控制理论类研究生课程主要涵盖模型辨识和组合导航等内容。
     
  • 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。