[Vorhersagemodell] Datenvorhersage basierend auf dem Matlab RLS-Algorithmus [einschließlich Matlab-Quellcode 222]

1. Einleitung

1 Überblick Der
RLS-Algorithmus (Recursive Least Squares) ist eine typische Datenverarbeitungsmethode. Er wurde 1795 vom berühmten Gelehrten Gauss vorgeschlagen. Gauss glaubte, dass der wahrscheinlichste Wert des unbekannten Parameters ist, wenn unbekannte Parameter auf der Grundlage der erhaltenen Beobachtungsdaten abgeleitet werden Solche Daten, das heißt, sie minimieren die Summe des Quadrats der Differenz zwischen dem tatsächlichen Beobachtungswert und dem berechneten Wert multipliziert mit dem Wert, der seine Genauigkeit misst. Dies ist das berühmte kleinste Quadrat. Der Algorithmus für rekursive kleinste Quadrate (RLS) wird häufig in der signaladaptiven Filteranalyse verwendet. Der Algorithmus für rekursive kleinste Quadrate (RLS) weist eine schnelle Konvergenzgeschwindigkeit auf und ist unempfindlich gegenüber der Streuung der Eigenwerte der Autokorrelationsmatrix Die Komplexität ist groß. Dieses Kapitel Die Hauptforschung basiert auf der Vorhersage von RLS-Daten und der Realisierung von MATLAB.
2 Grundprinzip und Prozess des

RLS-Algorithmus 3 Prozess des RLS-Algorithmus

Zweitens der Quellcode

clc,clear,close all
warning off      % 消除警告
N = 1000;        % 信号观测长度
a1 = 0.99;       % 一阶AR参数
sigma = 0.0731; % 加性白噪声方差
for kk =1:100
    v = sqrt(sigma)*randn(N,1); % 产生v（n）加性白噪声
    u0 = [0];      % 初始数据
    num = 1;       % 分子系数
    den = [1,a1];  % 分母系数
    Zi = filtic(num,den,u0);    % 滤波器的初始条件
    un = filter(num,den,v,Zi);   % 产生样本序列u(n), N x 1 x trials
%     figure,stem(un),title('随机信号');grid on;
    % 产生期望响应信号和观测数据矩阵
    n0 = 1;          % 虚实现n0步线性预测
    M = 2;           % 滤波器阶数
    b = un(n0+1:N);  % 预测的期望响应
    L = length(b);  
    un1 = [zeros(M-1,1)',un'];  % 扩展数据
    A = zeros(M,L);
    for k=1:L
        A(:,k) = un1(M-1+k : -1 : k);   % 构建观测数据矩阵
    end
    % 应用RLS算法进行迭代寻优计算最优权向量
    delta = 0.004; % 调整参数
    lamda = 0.98;  % 遗忘因子
    w = zeros(M,L+1); 
    epsilon = zeros(L,1); 
    P1 = eye(M)/delta;
    % RLS迭代算法过程
    for k=1:L  
        PIn = P1 * A(:,k);
        denok = lamda + A(:,k)'*PIn;
        kn = PIn/denok;
        epsilon(k) = b(k)-w(:,k)'*A(:,k);
        w(:,k+1) = w(:,k) + kn*conj(epsilon(k));
        P1 = P1/lamda - kn*A(:,k)'*P1/lamda;
    end
    w1(kk,:) = w(1,:);
    w2(kk,:) = w(2,:);
    MSE = abs(epsilon).^2;
    MSE_P(kk) = mean(MSE);
end

Drei laufende Ergebnisse

Viertens Bemerkungen

Vollständiger Code oder Schreiben hinzufügen QQ1564658423 frühere Überprüfung
>>>>>>
[Vorhersagemodell] lssvm-Vorhersage basierend auf Matlab-Partikelschwarm [einschließlich Matlab-Quellcode 103]
[lSSVM-Vorhersage] basierend auf Matlab-Waloptimierungsalgorithmus lSSVM-Datenvorhersage [einschließlich Matlab-Quellcode 104]
[lstm-Vorhersage] Verbesserte lstm-Vorhersage basierend auf dem Matlab-Waloptimierungsalgorithmus [Einschließlich Matlab-Quellcode 105]
[SVM-Vorhersage] Verbesserte SVM-Vorhersage basierend auf dem Matlab-Fledermaus-Algorithmus (1) [Einschließlich Matlab-Quellcode 106]
[ SVM-Vorhersage】 Basierend auf matlab grey wolf Algorithmus zur Optimierung der SVM-Unterstützungsvektor-Maschinenvorhersage [einschließlich Matlab-Quellcode 107]
[Vorhersagemodell] basierend auf der Vorhersage des neuronalen Netzwerks von Matlab BP [einschließlich Matlab-Quellcode 108]
[LSSVM-Vorhersagemodell] basierend auf dem Fledermausalgorithmus verbesserte den kleinsten Quadrate-Unterstützungsvektor Maschinen-Lssvm-Vorhersage [Matlab 109-Problem]
[Lssvm-Vorhersage] Unterstützung der kleinsten Quadrate für Vektor-Maschinen-Lssvm-Vorhersage basierend auf Mottenlöschalgorithmus verbessert [Matlab 110]
[SVM-Vorhersage] Verbesserte SVM-Vorhersage basierend auf Matlab-Fledermaus-Algorithmus (zwei) [Matlab-Quellcode 141 einschließen Zeitraum]

[Lssvm-Vorhersage] Verbesserte Lssvm-Vorhersage der kleinsten Quadrate unterstützt Vektor-Maschine basierend auf dem Matlab-Motten-Brandbekämpfungsalgorithmus [einschließlich Matlab-Quellcode 142]
[ANN-Vorhersagemodell] basierend auf Matlab-Differenzalgorithmus zur Verbesserung der ANN-Netzwerkvorhersage [einschließlich Matlab-Quellcode 151]
[Vorhersage Modell] basierend auf dem Matlab RBF-Vorhersagemodell für neuronale Netze [einschließlich Matlab-Quellcode 177 Periode]
[Vorhersagemodell] basierend auf Matlab SVM-Regressionsvorhersagealgorithmus zur Vorhersage von Aktien-Trends [einschließlich Matlab-Quellcode 180 Periode]
[Vorhersagemodell] basierend auf Matlab BP Neural Vorhersage der Netzwerkmodelloptimierung [einschließlich Zeitraum des Matlab-Quellcodes 221]