最小二乘法的原理及其应用一、研究背景在科学研究中，为了揭示某些相关量之间的关系，找出其规律，往往需要做数据拟合，其常用方法一般有传统的插值法、最佳一致逼近多项式、最佳平方逼近、最小二乘拟合、三角函数逼近、帕德（Fade）逼近等，以及现代的神经网络逼近、模糊逼近、支持向量机函数逼近、小波理论等。其中，最小二乘法是一种最基本、最重要的计算技巧与方法。它在建模中有着广泛的应用，用这一理论解决讨论问题简明、清晰，特别在大量数据分析的研究中具有十分重要的作用和地位。随着最小二乘理论不断的完善，其基本理论与应用已经成为一个不容忽视的研究课题。本文着重讨论最小二乘法在化学生产以及系统识别中的应用。二、最小二乘法的原理人们对由某一变量t或多个变量tl.tn构成的相关变量y感兴趣。如弹簧的形变与所用的力相关，一个企业的盈利与其营业额,投资收益和原始资本有关。为了得到这些变量同y之间的关系，便用不相关变量去构建y,使用如下函数模型J/rn=丁（九！打;工1，王卩），q个相关变量或p个附加的相关变量去拟和。通常人们将一个可能的、对不相关变量t的构成都无困难的
