ROPE（Real-time Online Parameter Estimation）动态模型更新的方法是通过实时在线参数估计来更新模型。这种方法可以根据最新的观测数据和先前的模型信息，实时地更新模型的参数，使得模型能够更好地适应当前的数据情况。
具体而言，ROPE方法通常利用递归最小二乘法（Recursive Least Squares，RLS）或者卡尔曼滤波器等技术来实现参数的更新。在每次观测到新的数据时，模型会根据先前的参数估计和最新的观测数据进行计算，以得到更新后的参数估计值。这样，模型就能够随着数据的不断变化而动态调整，更好地反映当前的情况。
总的来说，ROPE动态模型更新的方法是利用实时在线参数估计来不断更新模型，以使其能够更好地适应当前的数据并提高预测的准确性。