批次过程时变动态模型的2维递推最小二乘辨识算法

递推最小二乘算法递推辨识算法的思想可以概括成新的参数估计值=旧的参数估计值+修正项即新的递推参数估计值是在旧的递推估计值的基础上修正而成,这就是递推的概念.

为了更好的描述超级电容的电气特性,需要建立超级电容模型。提出系统辨识方法进行建模,阐述了系统辨识的原理和递推增广最小二乘法算法,在此基础上利用MATLAB编写递推增广最小二乘法程序估计出超级电容的传递

CARMA模型的递推最小二乘算法（MATLAB）

递推最小二乘的matlab算法，真实有效，很好用的打包好了的

包括ＭＬＳ，ＲＣＬＳ，ＲＥＬＳ，ＲＦＦ，ＲＦＭ，ＲＧＬＳ，ＲＩＶ，ＲＬＳ，一次递推等算法

Generalized least squares recursive algorithm

介绍了基于递推最小二乘法进行系统辨识的基本原理,对给定的实际输入输出数据运用MATLAB的M语言编写递推最小二乘算法,最后给出相应的仿真结果和分析,并对得到的模型进行验证。

包含M序列生成和实例系统参数辨识。实测好用。

自动化专业综合设计报告 自动化专业综合设计报告 设计题目最小二乘递推算法辨识系统参 数 所在实验室 指导教师 学生姓名 班级 学号 自动化系统仿真实验室 计 082-2 班 撰写时间 2012-3-1

递归系统识别由于其易于在线实现和计算效率而被广泛用于许多高级过程控制中,例如自适应控制和模型预测控制(MPC)。 提出了一种新颖的具有软约束的二维递归最小二乘辨识方法(2D-CRLS)。 该方法不仅可