向量最小二乘估计批量和递推

向量最小二乘估计（vector least squares，VLS）是一种可以用来估计线性模型参数的方法。在给定一组观测数据和一个模型的情况下，VLS 可以帮助我们找到一组最优的模型参数，使得观测数据和模型的拟合误差最小。这个方法可以应用于许多领域，例如信号处理、控制系统、机器学习等。

批量和递推是两种不同的计算 VLS 的方法。批量方法是指在给定全部观测数据之后，一次性计算出最优的模型参数；而递推方法则是在每个新的观测数据到来时，更新一次模型参数。这两种方法各有优缺点，具体应用需要根据实际情况进行选择。

需要注意的是，VLS 方法的计算量通常比较大，特别是当观测数据很多时。因此，在实际应用中，我们通常会采用一些优化方法（例如 QR 分解、奇异值分解等）来降低计算复杂度，以提高算法的效率。

相关问题

递推最小二乘估计matlab

递推最小二乘估计是一种针对时间序列数据进行参数估计的方法，其重点在于通过递推的方式不断地更新之前的估计结果，以获得更加准确的参数估计值。

Matlab作为一种功能强大的数学软件，提供了丰富的工具和函数来支持递推最小二乘估计的实现。我们可以使用matlab中的regress函数来进行最小二乘估计，并通过定义递推式来实现递推估计。

具体来说，我们可以使用matlab中的filter函数来实现递推式的计算。filter函数可以接受一个滤波器系数的向量作为输入，然后对输入信号进行处理，并返回处理后的信号。

使用filter函数进行递推最小二乘估计时，我们需要先计算出滤波器系数向量，并将其作为filter函数的输入，然后再定义递推式并进行迭代求解。在每次迭代时，我们需要利用前一次估计的结果作为初始值来重新计算滤波器系数向量，并再次使用filter函数进行处理，从而得到新的估计值。

在实际应用中，递推最小二乘估计可以广泛应用于多种时间序列分析问题，例如信号处理、预测分析、趋势识别等。其优点在于利用了历史数据的信息，可以更准确地估计出参数值，并且适用于长时间序列分析。

递推最小二乘算法路面附着系数估计

根据引用\[1\]中提到的递推最小二乘法，可以用来估计轮胎的线性侧偏刚度，从而提高无人驾驶车辆对不同附着系数路面的适应性。递推最小二乘算法是一种用于在线估计参数的方法，它可以根据车辆的状态信息和惯性参数的历史数据进行实时估计。通过不断更新参数，可以得到对路面附着系数的估计值。这样，无人驾驶车辆就可以根据估计的附着系数来调整车辆的操作，以提高在不同路面条件下的稳定性和安全性。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [递推最小二乘法RLS的轮胎侧偏刚度估计(原书缺失代码已补全)](https://blog.csdn.net/Drakie/article/details/125592574)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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