WNLS（Weighted Nonlinear Least Squares）是一种参数估计方法，用于拟合非线性模型到数据中。

在统计学和数学建模中被广泛使用。WNLS方法通过最小化带有权重的残差平方和来确定模型的参数。权重可以用于加权不同数据点的重要性，并且可以根据具体问题进行选择。通常情况下，较高权重的数据点在拟合过程中具有更大的影响力。相比于普通的最小二乘法（OLS），WNLS能够更好地处理具有异方差性（即误差方差不恒定）的数据。因此，WNLS方法在实际应用中比较常见，特别是在非线性回归和时间序列分析等领域。在WNLS方法中，首先需要选择一个适当的模型，然后根据给定的数据和初始参数估计，使用迭代优化算法（如高斯-牛顿方法或Levenberg-Marquardt算法）来最小化残差平方和，从而估计出最佳的模型参数。需要注意的是，WNLS方法可能对初始参数估计比较敏感，因此在实践中，通常需要进行一些预处理步骤，如参数初始值的选择和数据的归一化等，以提高拟合效果。