ROPE（Real-time Online Parameter Estimation）動態模型更新的方法是通過實時在線參數估計來更新模型。這種方法可以根據最新的觀測數據和先前的模型信息，實時地更新模型的參數，使得模型能夠更好地適應當前的數據情況。
具體而言，ROPE方法通常利用遞歸最小二乘法（Recursive Least Squares，RLS）或者卡爾曼濾波器等技術來實現參數的更新。在每次觀測到新的數據時，模型會根據先前的參數估計和最新的觀測數據進行計算，以得到更新后的參數估計值。這樣，模型就能夠隨著數據的不斷變化而動態調整，更好地反映當前的情況。
總的來說，ROPE動態模型更新的方法是利用實時在線參數估計來不斷更新模型，以使其能夠更好地適應當前的數據并提高預測的準確性。
