Este documento presenta un método de identificación de subespacios en tiempo continuo que utiliza información previa y funciones de base ortonomal generalizadas. Una base ortonomal generalizada se construye mediante una función interna racional, y los ruidos transformados tienen propiedades ergódicas. El enfoque de elevación y la transformación del sistema de Hambo se utilizan para establecer la naturaleza equivalente de los sistemas estocásticos continuos y discretos transformados en el tiempo. Se adopta el método de mínimos cuadrados restringidos para investigar la incorporación de conocimientos previos con el fin de aumentar aún más la precisión del algoritmo de identificación de subespacios. La ecuación algebraica de entrada-salida deriva un predictor óptimo de avance de múltiples pasos, y el conocimiento previo se expresa como restricciones de igualdad. Para resolver un problema de optimización con restricciones de igualdad que caracterizan el conocimiento previo, el método propuesto reduce la carga computacional. La efectividad del método propuesto se proporciona mediante simulaciones numéricas.