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    188宝金博页面版: 一种不需矩阵求逆的最小二乘法1

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    内容提示： 一种不需矩阵求逆的最小二乘法 摘 要： 本文着重介绍了一种新的不需要矩阵求逆的最小二乘法。 在 LS 估计中， 需要计算矩阵(ΦTΦ) 的逆, 由于矩阵， 求逆比较影响辨识速度。 能否在 LS 中避免(ΦTΦ) 的求逆运算？从而提高 LS 的辨识速度。 关键字： LS 估计 求逆运算 辨识速度 最小二乘法 1 问题提出 在 LS 估计中， 需要计算矩阵(ΦTΦ) 的逆, 由于矩阵， 求逆比较影响辨识速 度。 能否在 LS 中避免(ΦTΦ) 的求逆运算？ 从而提高 LS 的辨识速度。 (1) 不需矩阵求逆的 LS 算法特点 ①不需计算矩阵的逆； ②辨识精度与基本 LS 相同； ③辨识速度比基本...

    文档格式：DOC | 页数：7 | 浏览次数：33 | 上传日期：2015-04-22 08:17:53 | 文档星级：
    一种不需矩阵求逆的最小二乘法 摘 要： 本文着重介绍了一种新的不需要矩阵求逆的最小二乘法。 在 LS 估计中， 需要计算矩阵(ΦTΦ) 的逆, 由于矩阵， 求逆比较影响辨识速度。 能否在 LS 中避免(ΦTΦ) 的求逆运算？从而提高 LS 的辨识速度。 关键字： LS 估计 求逆运算 辨识速度 最小二乘法 1 问题提出 在 LS 估计中， 需要计算矩阵(ΦTΦ) 的逆, 由于矩阵， 求逆比较影响辨识速 度。 能否在 LS 中避免(ΦTΦ) 的求逆运算？ 从而提高 LS 的辨识速度。 (1) 不需矩阵求逆的 LS 算法特点 ①不需计算矩阵的逆； ②辨识精度与基本 LS 相同； ③辨识速度比基本 LS 有较大提高； ④适合模型阶次 n 未知的情况下应用； ⑤是一种按模型阶次 n 递推的算法。 (2) 算法推导 系统的差分方程为： (ky ? 上式写成矩阵形式有： y式中： ψ θ 令 k 分别等于 1, 2…… n, 有 n 个方程， 则有： Y式中： ξ)()() 1?()()() 1?()101knkubkubkubnkyakyann?????????????)()()() 1?() 1?()()(110knkubnkyakubkyakubkynn???????????)()()(kkkT???θψ?? )n()() 1?() 1?()()(kunkykukykukT??????Tnnbabab????110ξΦθ????T?TNyyy)() 2 () 1 (??Y??N)() 2 () 1 (????

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