WNLS（Weighted Nonlinear Least Squares）是一種參數(shù)估計方法，用于擬合非線性模型到數(shù)據(jù)中。

在統(tǒng)計學(xué)和數(shù)學(xué)建模中被廣泛使用。WNLS方法通過最小化帶有權(quán)重的殘差平方和來確定模型的參數(shù)。權(quán)重可以用于加權(quán)不同數(shù)據(jù)點(diǎn)的重要性，并且可以根據(jù)具體問題進(jìn)行選擇。通常情況下，較高權(quán)重的數(shù)據(jù)點(diǎn)在擬合過程中具有更大的影響力。相比于普通的最小二乘法（OLS），WNLS能夠更好地處理具有異方差性（即誤差方差不恒定）的數(shù)據(jù)。因此，WNLS方法在實(shí)際應(yīng)用中比較常見，特別是在非線性回歸和時間序列分析等領(lǐng)域。在WNLS方法中，首先需要選擇一個適當(dāng)?shù)哪Ｐ?，然后根?jù)給定的數(shù)據(jù)和初始參數(shù)估計，使用迭代優(yōu)化算法（如高斯-牛頓方法或Levenberg-Marquardt算法）來最小化殘差平方和，從而估計出最佳的模型參數(shù)。需要注意的是，WNLS方法可能對初始參數(shù)估計比較敏感，因此在實(shí)踐中，通常需要進(jìn)行一些預(yù)處理步驟，如參數(shù)初始值的選擇和數(shù)據(jù)的歸一化等，以提高擬合效果。