Estimation des paramètres d'un modèle par la méthode des moindres carrés récursifs

Ce cours concerne l'estimation récursive en tant que modèle mathématique permettant de faire de la prédiction à partir de données partiellement connues. Le but de cette méthode est de pouvoir comparer les données issues du système étudié et celles prédites par le modèle et de minimiser l'écart entre les deux résultats obtenus. Les thèmes abordés sont: les méthodes de correction ainsi que les algorithmes rapides d'estimation récursive.

Mots-clés : gradient,gradient stochastique,critère quadratique,moindres carrés récursifs,filtre de Kalman,estimation récursive,prédiction,matrice de covariance,énergie résiduelle,algorithme des moindres carrés,fuscia
Type de document : texte
Type de ressource : lecture
Niveau : higher education,bac+3,bac+4
Proposition d'utilisation : Ce cours peut s'accompagner du cours sur la commande optimale à partir du filtre de Kalman, d'un cours (en anglais) sur le filtre de Kalman ainsi qu'un exercice.  En complément, il y existei une présentation powerpoint sonorisée.
Auteurs ou éditeurs : Joël Le Roux,Université de Nice