基于一阶RC模型，电池带遗忘因子递推最小二乘法+扩展卡尔曼滤波算法（FFRLS+ EKF），参数与SOC的在线联合估计，matlab程序

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二、带遗忘因子的渐消记忆递推最小二乘法 在使用RLS法的实时辨识中,随着k的增大,矩阵P(k)将逐渐趋近于零阵而出现数据饱和,即新数据将逐渐失去对参数估计值的影响力. 此外,许多实际工程和社会系统的模型参数随系统环境和内外扰动而缓慢变化,为能跟踪好这些缓慢时变的参数,需逐步赐除老数据对估计值的影响. 因此上一节的RLS法并不适用于这类具有时变参数的系统的参数估计. 为降低老数据的影响力,增加新数据提供的信息量,下面引入带遗忘因子的渐消记忆RLS法.

基于带遗忘因子最小二乘三次多项式拟合模型的世界人口预测，张雨浓，陈宇曦，人口问题一直是影响和制约人类社会发展的重大问题之一，它受到诸如自然环境、政治、经济、历史、文化等众多因素的影响，因此人口

首先，阐述车辆侧向主动避撞系统的研究背景，并从行车信息感知与处理，换道 安全距离模型，车辆动力学控制和车辆建模四个方面搭建侧向主动避撞系统构架。 其次，在不影响控制效果的前提下，简化车辆模型，建立车身动力学模型、车轮 动力学模型、轮胎模型，为后续车辆观测器的设计提供数学模型。 再次，车辆侧偏角和轮胎侧偏刚度是车辆操纵稳定性的重要参数，本文采用无迹 卡尔曼滤波对车身侧偏角进行估计，采用带遗忘因子的递推最小二乘法对轮胎侧偏刚度进行估计，为车辆侧向运动提供必要的行驶状态和环境信息。 最后，设计双层控制器控制车辆侧向稳定性。设计上层控制器以获取车辆侧向避 撞的期望轨迹，即期望横摆角速率和期望车身侧偏角；设计直接横摆力矩自适应滑模 控制器获得车辆转向力矩，实现车辆稳定安全避障。

参数估计带遗忘因子递推最小二乘法仿真（RLS）（BASIC 程序）

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开环系统参数辨识，带遗忘因子的递推最小二乘估计法（FFRLS)，系统为单入单出的CAR(带控制量的自回归模型）模型,三阶系统

系统辨识 MATLAB实现的递推最小二乘算法 验证了带遗忘因子的算法的准确度