普通最小二乘法（OLS）是构建预测模型和解决实际问题的一种流行方法。已在场景中动态障碍物的实时轨迹预测^[1]、继电保护系统故障检测^[2]、钢水终点含碳量综合预测^[3]、知识传递分类器设计^[4]、三角网格压缩算法设计^[5]、网络控制系统时延预测^[6]、无线体域网时间序列数据融合算法设计^[7]。在计算最小二乘解时，提出了递归最小二乘的概念，即用递归迭代代替矩阵求逆运算^[8]。提出了移动最小二乘法^[9]来解决未知形式的曲线和曲面拟合问题。其拟合函数不使用传统的多项式或其他函数，而是由系数向量和基函数组成，系数向量是坐标的函数。