递推最小二乘法是一种在线学习算法,常用于估计线性系统的参数。与普通的最小二乘法相比,RLS的优点在于它可以实时更新参数估计,且对初始条件不敏感。RLS的基本思想是在每一步迭代中,根据新的数据点调整参数估计,使得过去所有数据点的预测误差平方和最小。 本文由首先论证最小二乘法的在迭代过程存在计算过高的问题,...
与传统的最小二乘法(如批量处理或离线处理)相比,RLS能够在线更新数据,并且对旧数据的遗忘速度可以通过遗忘因子进行调整。以下是遗忘因子递推最小二乘法的基本计算步骤: 1. 初始化参数和变量:设置初始时刻的参数估计值\(\hat{\theta}(0)\),通常设为0或根据先验知识设定;设置初始协方差矩阵\(P(0)...
汽车质量估计的一种方法(RLS) 由于车辆起步阶段速度较低,行驶阻力相对较小,此阶段进行质量估算的精确度相对较高。并且,在车辆完成起步后,其质量基本保持不变。 质量估算需依据动力学原理,简化后的公式为: 驱动力 - 行驶阻力 = 质量 * 加速度 基于最小二乘法构建的估算模型如下,由于此质量估计算法与Carsim软件联...
➢递推算法不但可降低计算量和存储量,而且能实目前线实时辨识.递推算法旳特征 第四讲RLS法(4/5)第四讲RLS法(5/5)本讲主要讲授递推最小二乘(RecursiveLeast-square,RLS)法旳思想及推导,主要内容为:➢递推算法 ➢加权RLS法和渐消记忆递推RLS法 ➢计算机仿真 要点喔 1递推算法(1/12)
风险矩阵评价法RLS 风险矩阵评价法 基本原理是根据危险源辨识确定的危害及影响程度与危害及影响事件发生的可能性乘积确定风险的大小。 1、确定危害事件发生的严重程度(S) 对照表1从人员伤亡情况、财产损失、法律法规符合性、环境破坏和对企业声誉损坏五个方面对后果的严重程度进行评价取值,取五项得分最高的分值作为其最...
总结RLS方程为: \hat\Theta_{k}= \hat\Theta_{k-1} + K_k\varepsilon_k (4) K_k = P_k\phi_k或者K_k=P_{k-1} \phi_k[1+P_{k-1}\phi_k\phi_k^T]^{-1} (5) \varepsilon_k = y_k- \phi_k^T \hat\Theta_{k-1} (6) P_k = (P_{k-1}^{-1} +\phi_k\phi_k...
RLS 法(递归最小二乘算法)的计算步骤主要包括以下几个方面: 首先,假设系统模型为线性回归模型:$z(k) = varphi(k)^T heta + v(k)$,其中$ heta$是参数向量,$v(k)$是噪声项,假设为高斯白噪声。 然后,递归最小二乘算法的目标是最小化预测误差的加权平方和:$J( heta) = sum_{i=1}^k lambda...
本文介绍一种基于最小二乘法(RLS)估计汽车质量得方法。 车辆在起步阶段时速度低,而且行驶阻力较小,在该阶段估计车辆质量的准确性会比较高;并且车辆完成起步后,质量基本不会发生变化,因此本文提供的方法仅在车辆起步阶段进行质量估算。 质量估计需遵循动力学公式,简化如下: ...
风险矩阵评价法RLS风险矩阵评价法RLS 风险矩阵评价法 基本原理是根据危险源辨识确定的危害及影响程度与危害及影响事件发生的可能性乘积确定风险的大小。 1、确定危害事件发生的严重程度(S) 对照表1从人员伤亡情况、财产损失、法律法规符合性、环境破坏和对企业声誉损坏五个方面对后果的严重程度进行评价取值,取五项得分最...
这时。RLS(递归最小二乘法)是一种解决方案应运而生。 RLS地核心思想与最小二乘法如出一辙,只不过它在计算时考虑了数据的时间序列特性,即每个新的数据点都将影响之前所有数据的权重。这致使RLS能够在处理动态系统时灵活应对数据的变化逐步更新参数。实时优化模型。它就像一个不断学习的学生。每接收到新的信息,便...