系统辨识程序最小二乘法阶次辨识-MATLAB资料.rar 这个是老师布置的作业，是自己在总结其他人的基础上，做了很大的改动，可以说是不一样视角的程序，现在分享给大家！

一次完成最小二乘法、最小二乘法递推算法、广义最小二乘法。分别介绍了三种算法的原理，通过一个辨识实例用MATLAB编程对三种算法进行了实现。

非参数模型类 在非参数模型类中主要包括脉冲响应模型和频域描述模型。 如下图，假设系统为线性系统，u输入，y输出，v噪声，输入输出关系为 其中q为时间平移算子，序列g(k)为对象的脉冲响应模型，v(t)是不可测量的噪声干扰。频谱表示为 u v y 线性对象

在自动化领域用处很大，在研究生阶段，在专业研究过程过程中经常用到

三层 BP 网络能逼近任意的非线性函数, 并已成功地应用于非线性系统的辨识[1] 。由于在进行非线性系统辨识时的在线学习算 法是在每一时刻采集一个样本进行训练, 因此, 若训练速率小, 则训练过程相对稳定, 但耗时长; 若训练速率大, 则会引起学习模型 的振荡, 即碰到极小点也可能会很快跳出, 特别是当噪声存在时, 就振荡得更剧烈, 往往达不到必要的精度, 并影响辨识的速度。

很实用，很不错的一本工具书，适合自动化专业学习

本人2020年成绩90 这里面是本人现存的复习考试资料，应广大同学要求我给上传了

基于自适应遗传算法, 提出一种多项式模型结构与参数的一体化辨识方法. 针对组合非线性系统, 首先将选 定的候选项原始序列与输出序列进行相关度评估, 根据其大小排列进行遗传算法染色体结构的自适应编码; 在迭代 辨识充分后, 再次计算候选项贡献序列与由该项造成的模型损失序列间的相关度, 剔除相关度较小的项, 调整模型结 构; 如此循环迭代, 在完成参数辨识的同时最终确认模型结构. 仿真实例验证了算法的有效性.

“系统建模与辨识数据库”系统辨识－伊利湖问题建模

（1）不要求建立实际系统的辨识格式，即可以省去选择模型这一步，因为神经网络本质已作为一种辨识模型，其可调参数反映在网络内部的权值上。 （2）可以对本质非线性系统进行辨识。而且是通过在网络外部拟合系统的输入/输出，网络内部归纳隐含在系统输入/输出数据中的系统特性来完成，因此这种辨识是由神经网络本身实现的，是非算法式的。 （3）辨识的收敛速度不依赖于待辨识系统的维数，只与神经网络本身及其采用的学习算法有关，传统的辨识算法则随模型参数的增大而变得更复杂。 （4）由于神经网络具有大量的连接，这些连接上的权值在辨识中对于模型参数，通过调节这些权值可使网络输出逼近系统输出。 （5）神经网络作为实际系统的辨识模型，实际上也是系统的一个物理实现，可以用于在线控制。 所以，用神经网络方法进行辨识可以得到更符合实际的模型，且可以对其进行参数控制来获得更好的控制效果。而MATLAB提供的B