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  • 简介:针对高光谱曲线中可能存在噪声以及传统半经验方法不能有效利用全部光谱信息的问题,提出了耦合Haar小波变换和最小的水质遥感高光谱建模方法(HaarWT—PLS)。利用该方法,对在南四湖获取的实测高光谱数据经分解尺度为3的Haar小波变换后,将原始光谱数据压缩到47个特征变量;随后利用小波变换重构的光谱数据建立了悬浮物浓度和浊度的HaarwT—PLS反演模型,并进行了验证。结果表明:HaarWT—PLS反演悬浮物浓度和浊度精度较高,验证样本的均方根误差分别为25.05mg/L和20.10NTU,平均相对误差分别为20-36%和13.88%。通过和单波段模型、一阶微分模型和波段比值模型进行精度对比分析,本文建立的HaarWT—PLS模型反演悬浮物浓度和浊度具有较高的精度和更好的稳定性。

  • 标签: 小波变换 偏最小二乘法 高光谱 悬浮物 浊度 南四湖
  • 简介:随着科学技术的不断进步,预测方法也得到了很大的发展,常见的预测方法就有数十种之多。而组合预测是将不同的预测方法组合起来,综合利用各个方法所提供的信息,其效果往往优于单一的预测方法,故得到了广泛的应用。而基于变系数模型的思想研究了组合预测模型,将变权重的求取转化为变系数模型中系数函数的估计问题,从而可以基于局部加权最小乘方法求解,利用交叉证实法选取光滑参数。其结果表明所提方法预测精度很高,效果优于其他方法。

  • 标签: 变权组合预测模型 变系数回归模型 局部加权最小二乘 交叉证实法
  • 简介:最小问题在数据拟合、参数估计和控制理论等方面有着广泛的作用。本文将利用奇异值分解给出了线性方程Ax=b的最小解的通解表达式以及广义逆的表达式,并对最小线性问题的条件数进行了论证,指出了当矩阵A为方阵时怎样估算该方程组的是否是病态的方法。

  • 标签: 最小二乘解 奇异值 广义逆和条件数
  • 简介:由从他们的双方面解决线性编程问题,为线性编程的一个新一般算法被开发。在每次重复,算法由处理与双系统联系的一个最不方形的问题发现一个可行降下搜索方向,用QR分解技术。新方法是枢方法andinterior点方法的联合。它事实上不仅减少从退化产生的困难的可能性,而且有象枢方法的一样的优点在对温暖开始解决线性编程问题。一组随机构造的问题的数字结果是很令人鼓舞的。

  • 标签: 求解 线性规划 最小二乘算法 规划论
  • 简介:针对普通孔洞修补方法在修补复杂曲面的孔洞无效或者所修补的曲面不光滑等缺点,提出基于自适应切片的孔洞修补方法.首先,在考虑点云局部特征的情况下对整体点云进行自适应切片,在得到切片后引人总体最小进行拟合,最后,在线上取点填充缺失的点云.实验结果表明,采用自适应切片法修补孔洞能够顾及到点云的曲率和密度变化,保持点云的局部特征,用总体最小乘法拟合切片得到的孔洞填充点云精度较高,光滑性好.通过对比常规方法,可以得到基于总体最小自适应切片方法修补效果更优.

  • 标签: 三维激光扫描 自适应切片 总体最小二乘方法 孔洞修补 复杂孔洞 K邻点
  • 简介:在GPS和测绘等领域中,混合整数线性模型是非常重要的一种模型。本文在混合整数线性模型参数的最小估计的基础上,证明了该估计量的弱相合性。MonteCarlo模拟验证表明,各参数估计的相合效果明显。

  • 标签: 混合整数线性模型 最小二乘估计 弱相合性
  • 简介:提出可视化、几何特征、定位等约束条件,据此结合引入的观测值建立最小平差模型,用该模型来处理综合中的问题,整个综合过程都采用数值计算的方法来实现,从一定程度上克服了综合过程中存在的主观性。

  • 标签: 制图自动综合 最小二乘平差 多尺度数据
  • 简介:摘要:本文针对一级高血压患者服用降压药后血压变化的研究,建立血压与时间关系的微分方程模型,利用MATLAB最小乘法曲线拟合进行数据处理,对于一级高血压患者给出建议,对微分方程解决实际问题授课时有着一定借 。

  • 标签: MATLAB 曲线拟合 微分方程 降压药 血压
  • 简介:基于最小支持向量机算法,建立了火灾起数时间序列预测模型,并给出了相应的建模步骤。结合昆明市近16年的火灾起数数据,将1997~2006年火灾起数作为训练集,预测了2007~2012年的火灾起数。结果表明,该模型预测结果的均方根相对误差和平均绝对百分比误差分别为0.1326和0.0847,具有良好的预测精度,能够较为准确的预测出火灾起数的变化情况。用此模型预测了昆明市2013年火灾起数,并根据误差确定了2013年火灾起数的大致变化空间。

  • 标签: 火灾起数 最小二乘支持向量机 时间序列
  • 简介:针对地震中城市桥梁震害状态具有较强的非线性、复杂性的特点,采用了具有RBF核函数的最小支持向量机(LS-SVM)算法。在大量收集我国地震中城市桥梁震害资料的基础上,将此算法引入桥梁的震害预测中,选取了地震烈度、上部结构、地基失效程度、支座类型、墩台高度、桥梁跨数和场地类别等因素作为模型的特征输入向量,建立了最小支持向量机的桥梁震害预测模型。通过反复地样本训练及模型参数设置,仿真结果表明,该方法具有一定的准确度和可行性。基于最小支持向量机的桥梁震害预测方法是一种可以用于地震中桥梁震害预测的良好方法。

  • 标签: 城市桥梁 震害预测 最小二乘支持向量机 支持向量机
  • 简介:摘要

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  • 简介:摘要在对矿山地下微震震源空间坐标确定的过程中,定位的精确程度的提高是矿山安全研究的重要内容之一。采用一种基于最小乘法的牛顿迭代法的复合算法来求解矿山微震的定位问题,为空间定位提供一种新的思路。通过蒙特卡洛模拟试验进行仿真,利用最小乘法算出的空间定位结果与实际值之间存在的偏差率在2%-4%之间,利用此定位结果作为牛顿迭代法的初解进行空间位置的次求解,定位结果在各坐标轴上的偏差率稳定在0.75%,定位精度显著提高,处于可接受范围之内,此复合算法具有一定的工程意义。

  • 标签: 矿山微震震源定位 定位精确度 最小二乘法 牛顿迭代法
  • 简介:针对CNS/INS组合导航系统中缩短初始对准时间的问题,设计了一种CNS/INS组合导航系统组合对准新方法。在CNS/INS姿态四元数组合算法的基础上,推导CNS/INS组合系统线性化状态方程,分析了INS和CNS姿态四元数差值构建量测方程。利用递推最小原理实现了对该组合系统的信息融合,设计了基于该估计原理的组合导航系统初始对准方法,考虑到大气层内动基座条件下对于星敏感器造成的干扰因素增加了加权处理环节,最后通过仿真实验验证了递推加权最小乘法在处理组合导航系统初始对准中的有效性。仿真结果表明在微晃基座条件下,与传统的滤波方法相比较该估计方法能够有效地缩短约25%的对准时间。

  • 标签: CNS/INS组合导航 星敏感器 初始对准 递推最小二乘
  • 简介:最小参数估计的递推算法是系统参数辨识中最基本、最成熟的方法。文章首先介绍了最小乘法的递推算法原理和本识别系统的框架流程图,然后针对文章的算法分别阐述了服从N(0,1)正态分布自相关随机噪声v(k)的产生方法。文章着重介绍了利用C语言编程对一个简单系统的参数辨识实现最小参数估计的递推算法,详细说明了本系统各个环节的C语言实现,并通过matlab仿真对数据进行了详细的分析。从仿真实验结果可以看出,试验数据符合试验要求,系统的参数辨识实现最小参数估计的递推算法的效果令人满意。

  • 标签: 最小二乘参数估计的递推算法 C语言 MATLAB
  • 简介:摘要:在电力系统中,非对称故障、非对称线路、不良数据、测量固有误差和线路阻抗误差等因素是影响系统故障诊断与定位精度的主要因素。针对该问题,本文提出了一种基于加权最小的综合故障定位方法。该方法采用故障点处三相电压的大小以及故障点与故障线两端之间的故障线段的阻抗对未知变量向量进行扩维。将提出的方法在IEEE 118母线测试系统中进行测试,实验结果表明提出算法的故障定位误差小于最大可接受误差1%的基线,验证了算法的有效性。

  • 标签: 电力系统 故障定位 加权最小二乘 相量测量装置
  • 简介:本文以HermitianR-对称矩阵的结构为基础,研究了复矩阵方程AXA^H=B的HermitianR-对称解的结构.首先利用奇异值分解,给出了其HermitianR-对称形式的最小解的表达式;进一步利用商奇异值分解,得到其极小范数最小解的表达式.

  • 标签: 最小二乘解 极小范数解 HERMITIAN R-对称 奇异值分解
  • 简介:摘要电力系统短期负荷预测是电力系统安全和经济运行的重要基础,最小支持向量机(LeastSquareSupportVectorMachine,LSSVM)是目前常用的短期负荷预测工具。本文利用和声搜索算法(harmonysearchalgorithm,HSA)改进了最小支持向量机算法,并提出了HSA-LSSVM负荷预测模型,算例仿真验证了本文模型无论在短期负荷预测精度还是速度方面,都较之基于网格搜索的LSSVM预测模型获得了显著的提高。

  • 标签: 最小支持向量机 短期负荷预测 和声搜索算法 核函数
  • 简介:对任意矩阵X,X(X′X)^-X′与广义逆(X′X)^-的选取无关,且有X=X(X′X)^-X′X,X′=X′X(X′X)^-X′.本文拓展了上述结果,证明了对任意正定阵V,X(X′V“X)^-X′V“与广义逆(X′V^-1X)^-的选取无关,并有X=X(X′V^-1X)^-X′V^-1,X′=X′V^-1X(X′V′X)-X′.利用上述推广的结果,直接给出了广义线性模型中可估函数c′β的最小估计c′β′的唯一性和无性的证明.

  • 标签: 广义逆 广义线性模型 最小二乘估计
  • 简介:】在GPS相位数据处理中,总是采用最小残差平方项与第最小残差平方项的比较试验作为模糊度接受和拒绝的标准。在本文中,描述了一个新的F分布统计,它基于两个x2分布的独立性,Ω有n-t-m个自由度(Ω是模糊度实数解残差平方项的值),R有m个自由度(R+Ω是模糊度固定解的残差的平方项的值)。这个新的接受标准被定义为:[R/mΩ/(n-t-m)≤ξF(m,n-t-m);1-α]。通过不同条件下的试验,结果表明,新的接受和拒绝的标准比传统的要好。

  • 标签: 整周模糊度 最小二乘估计 整周未知数 快速模糊度解算 动态定位 残差平方