2024年4月28日发(作者：)

加权递归最小二乘 matlab代码

以下是使用Matlab编写的加权递归最小二乘法的示例

代码：

matlab复制代码

function [theta, P] = wrrs(X, Y, theta, P, la

mbda) % WRRSLS 加权递归最小二乘法 % X, Y 是观测数

据矩阵，theta 是初始参数向量，P 是初始协方差矩阵，

lambda 是正则化参数 % 返回 theta 和 P % 计算权值

% WRRSLS 加权递归最小二乘法 % X, Y 是观测数据

矩阵，theta 是初始参数向量，P 是初始协方差矩阵，l

ambda 是正则化参数 % 返回 theta 和 P % 计算权值 N

= length(X); Xb = (X'*P*X + lambda*eye(size(X,

1))).^(-1)*X'; W = (P*X'*X*P + lambda*eye(size(P,

1))).^(-1); % 计算参数向量和协方差矩阵 theta = Xb

*Y; P = (eye(size(P)) - Xb*X)*P; % 计算误差向量和

残差矩阵 e = Y - X*theta; R = (X*P*X') + lambda*e

ye(size(X)); % 计算加权残差向量和加权残差矩阵 eW

= W*e; RW = R*W; % 计算加权递归最小二乘法的参数向

量和协方差矩阵 theta = theta + eW'; P = RW*P*RW';

end该函数接受观测数据矩阵 X、观测数据向量 Y、初

始参数向量 theta、初始协方差矩阵 P 和正则化参

数 lambda 作为输入，并返回最终的参数向量 thet

a 和协方差矩阵 P。在函数内部，首先计算权值 W，

然后使用加权最小二乘法计算参数向量 theta 和协方

差矩阵 P，最后计算误差向量和残差矩阵，以及加权残

差向量和加权残差矩阵，并使用它们更新参数向量和协方

差矩阵。

% X, Y 是观测数据矩阵，theta 是初始参数向量，P

是初始协方差矩阵，lambda 是正则化参数 % 返回 the

ta 和 P % 计算权值 N = length(X); Xb = (X'*P*X +

lambda*eye(size(X,1))).^(-1)*X'; W = (P*X'*X*P +

lambda*eye(size(P,1))).^(-1); % 计算参数向量和协

方差矩阵 theta = Xb*Y; P = (eye(size(P)) - Xb*X)*