基于OLS算法的NARX模型建模探讨

在系统建模领域，OLS算法作为一种经典的回归分析方法，被广泛应用于NARX（Nonlinear AutoRegressive with eXogenous inputs）模型的构建。OLS，即普通最小二乘法，通过最小化观测值与预测值之间的平方差，寻找最优拟合曲线，为NARX模型的参数估计提供了可靠的数学基础。通过使用OLS算法，我们能够对系统中的非线性关系进行建模，并考虑外部输入对系统的影响。NARX模型通过引入滞后项和外部输入，能够更准确地描述系统的动态行为，对于时间序列数据的建模具有良好的适用性。通过将OLS算法与NARX模型相结合，我们能够更全面地捕捉系统的复杂性和非线性特征，为实际问题的预测与分析提供更精准的工具。这一方法不仅在工业控制、金融预测等领域取得了显著成果，同时也为系统建模领域的研究提供了有益的思路和方法。