-
参数估计带遗忘因子递推最小二乘法仿真（
RLS
）
T
?
模型：
y
(N+1)
=
N+1
?
+
?
(N+1)
其中
?
T<
/p>
k
?
[
a
1
,
a
2
,....,
a
n
,
b
1
,
b
2
,...,
b
n
]
?
T
k
?
[
?
y
(
k
?
1
< br>),...,
?
y
(
k
?
n
),
u
(
k
?
< br>1
),...,
u
(
k
?
n
)]
带遗忘因子的
RLS
法递
推算式：
?
N+1
=
?
N
+
K
N+1
(y
(N+1)
–
?
N+1
T
?
N
)
式（
2-3-5
）
K
< br>N
?
1
?
P
N
?
N
?
1
?
?
?
T
N
?
1
P
N
?
式（
2-4-1
）
N
?
1
P
N
?
1
T
?
P
N
?
?
P
N
< br>?
1
N
?
1
N
?
?
P
N
?
T
2
?
?
?
?
P
?
?
N
?
1
N
N
< br>?
1
?
1
?
?
?
?
式（
2-4-2
）
参考程序（
BASIC<
/p>
）
40
N=200
：
M=2
：
D=2
’
（
N
—
数据量；
M
—参数维
数；
D
—滞后量
D
≧
1
）
50
DIM Y
（
N
），
U
（
< br>N
），
A
（
M
），
P
（
M
，
M
），
C
（
M
，
N
），
X
（
M
），
PX
（
M
），
E
（
N
），
A1
（
N
），
B1
（
N
）
’
Y
—输出；
U
—输入；
A
—参数估计；
P
—估计
误差协方差阵；
C
—贮存参数估计结果；
E
—随机
干扰；
PX
—工作单元
；
X
—观测数据向量
?
；
A1
和
< br>B1
—参数真值
（一阶系统）
60 RANDOMIZE
77
：
’
伪随机数初始化
70 FOR I =1 TO M
：
A
（
I
）
=0
: P
（
I
，
I
）
=1000000.
：
NEXT I
’
赋初值
-
-
-
-
-
-
-
-
本文更新与2021-02-28 08:44，由作者提供，不代表本网站立场，转载请注明出处：https://www.bjmy2z.cn/gaokao/679968.html
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