说明：应用背景该算法可以应用与辨识的领域，主要针对一系列输出误差系统的辨识，并且效果显著，辨识是现在学术界都在研究的一项很重要的技术，关系到很多领域，有十分重要的价值。关键技术该程序的算法主要基本依据为最小二乘法，由于最小二乘法只能解决线性问题，不能解决输出误差系统的辨识，因此本算法基于辅助模型建立的最想...

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说明：最小二乘法的系统辨识程序matlab平台。自动控制领域的比较先进的算法！

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说明：利用遗传程序设计建立电力系统的负荷模型，无需像传统方法一样预先确定具体的模型结构，它能根据输入输出数据直接演化出变量间的函数关系，并且能够一次性的同时确定函数的结构形式和参数，使得模型的生成过程趋于智能化、自动化，解决了负荷建模工作中长期困扰的模型辨识问题。

参数辨识智能 遗传辨识 负荷参数辨识 电力负荷建模 power-GP

说明：利用PSO粒子群搜索算法，辨识PID参数:Kp，Ki，Kd.结果表明虽然该方法辨识精度不是很高，但是也有一定可信度.

PSO参数辨识 粒子群算法pid 粒子群-辨识 粒子群PID PID-参数-辨识

说明：levy频域辨识模型算法，对系统在已知模型阶次前提下进行模型辨识

频域系统辨识 levy Levy-matlab 模型辨识 matlab-levy

说明：辨识参数，进行迭代计算，可以辨识各种经典模型的是参数，经典最小二乘法a

模型参数辨识 最小二乘法 pay8hr 模型辨识 参数辨识

说明：基于LMS算法的系统辨识代码，matlab编程

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说明：粒子群算法，也称粒子群优化算法或鸟群觅食算法（Particle Swarm Optimization），缩写为 PSO。它具有精度高，收敛快等优点，广泛用于系统辨识、函数优化等领域。文件pso.m是粒子群算法辨识程序，在此基础上，需要自行编写目标函数计算程序以实现不同系统的参数辨识。(Particl...

PSO 粒子群算法 群优化算法 鸟群觅食算法

说明：系统辨识的matlab仿真，该方法的辨识过程使用了粒子群算法，计算迅速准确。

PSO 系统辨识 粒子群算法

说明：最小二乘法递推算法辨识程序，输入u，输出y， 输出结果中的c矩阵中最后一列为参数估计值.

参数矩阵辨识 参数估计辨识 last-squares RLS 参数估计