参数辨识是根据实验数据和建立的模型来确定一组参数值，使得由模型计算得到的数值结果能最好的拟合测试数据（曲线拟合问题），从而可以为生产过程进行预测，提供一定的理论指导。 当计算得到的数值结果与测试值之间的误差较大时，就认为该数学模型与实际的过程不符或者差距较大，进而修改模型，重新选择参数。因此，参数辨识问题是一个逆问题，参数估计的好坏决定了用模型来解释实际问题的可信度。