复共线回归模型的病态分离算法

当线性回归模型的设计矩阵复共线时,称其列向量呈现病态.文中提出一种病态分离的交互投影算法,用该算法对复共线的一般线性回归模型作出参数估计,并证明了算法的收敛性.将此算法应用于复共线的线性联立方程模型,同时讨论了这种参数估计的渐近优良性质,并指出此算法的优越性.     

基手线性回归分析的定额测定消耗量推算研究

根据采集和统计的原始数据,建立了一元线性回归模型,并对其进行分析,推测出某特定条件下原始数据合理的消耗量,为定额原始数据采集和筛选提供一种新的方法．     

我国铁路煤炭运量预测模型的研究

本文用一元线性回归、直线趋势、自回归和二次指数平滑等四种预测模型对我国铁路煤炭运量进行了预测,并对四种预测模型的误差作了比较,目的在于对煤炭运量作出科学的预测,提高精度,实现煤炭的合理运输.     

灰色理论及其组合模型在交通运量预测中的运用

在灰色预测理论与方法中，由于利用累加生成手段和微分方程描述的灰色模型，在一定预测时段内具有良好的预测精度和实用性，为将误差降到最小，本文以误差平方和最小为目标函数，利用拉格朗日乘数，确定出灰色模型与一元线性回归模型的最优组合权数，结果表明其组合模型比灰色模型与一元线性回归模型单独使用时有更高精度，故对交通运量预测工作有较强的应用价值。     

基于支持向量机的线性模型鲁棒参数估计

探讨了基于支持向量机的线性系统参数估计问题,利用最小二乘支持向量机来估计自回归滑动平均模型（ARMA）的参数,并在理论上证明了在高斯噪声下比最小二乘估计方法具有更小的均方差;随后利用标准支持向量机来估计ARMA的参数,并利用它的性质从理论上分析了其对大噪声和小噪声的鲁棒性．仿真结果表明支持向量机方法能有效克服样本中的异常点和噪声对参数估计的干扰,比最小二乘估计方法具有更好的鲁棒性．     

小样本条件下一种旋转机械振动状态阈值的确定方法及应用

针对旋转机械振动状态阈值设定时数据样本不足的情况,给出了一种基于Bayes-随机加权法的阈值确定方法.该方法综合运用了随机加权法、Bayes理论和验前信息融合技术,实现小样本条件下的振动特征值统计参数估计.通过与经典统计法和随机加权法的仿真对比研究,证明了其在小样本统计参数估计应用中的优越性.对离心泵机组故障模拟平台进行了整机振动状态阈值确定实验,能有效的实现设备振动状态评估.     

基于属性加权回归的组团式城市轨道交通进出站客流预测模型研究

为增强轨道交通进出站客流回归预测模型在组团式城市的适应性，利用多源数据细化和完善各影响因素的统计指标，更加精细地体现不同轨道车站之间的差异。针对组团式城市进出站客流在不同尺度下表现出截然不同的空间分布特征的特点，结合K近邻非参数回归和地理加权回归(Geographically Weighted Regression, GWR)模型，采用样本之间的属性差异表征异质性特征，提出一种属性加权回归(Attribute Weighted Regression, AWR)模型。重庆中心城区的案例分析表明：AWR模型能够兼顾样本集合在不同尺度下的空间分布特征，更适用于样本差异较大的情况，且对样本的空间相关特性没有特定的限制条件，针对组团式城市具有更强的适应性；相比于采用普通最小二乘法(Ordinary Least Squares, OLS)的多元线性回归模型和GWR模型，AWR模型对组团式城市轨道交通进出站客流需求的拟合优度和预测精度均显著提高，且误差的空间负相关性明显减弱，是轨道交通进出站客流预测方法的一种有益补充。     

浅谈一元线性回归分析、直线插值法在千斤顶标定中的应用

以一座典型的预应力混凝土连续梁桥——昆山高架桥Ⅱ为工程背景,对千斤顶与压力表读数标定试验数据作初浅分析与研究.研究结果表明：采用直线插值法与一元线性回归分析法所得的结果相比,两者差值非常小,所以采用直线插值法与一元线性回归分析法都能完全满足预应力张拉力控制精度要求.为该桥的预应力施工提供了科学的依据.     

正则化的多项式回归模型及其在路基变形分析中的应用

通过对一般多项式回归模型中的信息矩阵A=XTX添加一个正则化因子α,使其变为XTX+αI,适当选取α,达到改善信息矩阵病态的目的;构造出新的正则化多项式回归模型算法,避免了一般回归模型产生的回归系数有很大变化的不适定现象;数值实验表明,新的正则化多项式回归模型在一定程度上起到了稳定回归系数的作用.     

对湖北省公路客运量预测模型的探讨

介绍了一元线性回归、确定性时间序列模型、灰色模型预测的基本原理,利用这些预测方法对湖北省公路客运量进行预测,给出其预测公式、预测精度并绘出预测图形,比较了各预测方法在公路客运量预测中的特点。     

最小一乘法与最小二乘法的差异及其实证分析

从算术平均数分析入手,探讨了算术平均数与中位数的内涵,给出了用最小一乘法估计两变数线性回归模型中的参数的计算方法。论述了最小一乘法与最小二乘法的历史及其在解的多重性、突出点对回归线影响等方面的差异。     

动车组用异步牵引电机转速的估计方法

总结了动车组已有的异步电机转速估计方法,简要分析了增量型转速编码器的3种测速方法．在T法测速的基础上,提出了一种实现电动车组用异步牵引电机转速估计的方法,该方法在低速区和转速调节的动态过程中效果显著,并且转速估计的准确性不受牵引电机参数变化的影响．通过对转速的估计,间接矢量控制中转子磁场定向的准确度也大大提高．以国产先锋号电动车组为例,在Matlab／Simulink下进行了仿真研究,仿真结果证明了该方法的正确性．     

车联网环境下公交路径交通状态估计方法研究

传统感应线圈的交通状态估计方法已无法满足准确性和实时性的状态估计需要,为此提出了基于联网公交车辆实时速度的交通状态估计模型。所提模型借助实时信息采集系统的高效性和准确性的优势,对道路交通运行状态进行估计,同时利用卡尔曼滤波算法对交通状态变量进行更新。基于历史观测数据对更新后的交通状态变量进行修正,进而得到交通状态的估计值。通过采集数据并进行大量的实验,研究结果表明：基于联网公交实时速度的状态估计模型,在各种交通环境条件和占有率下,估计值误差指数（变异系数） 均小于15%,最大仅为13.15%;状态估计修正模型与状态估计模型相比,估计值误差指数下降了2%,总体误差优化性能提升了11.87%。在确保实时性和高效性的同时,基于联网公交车辆实时速度的交通状态估计模型解决了传统道路交通状态估计方法准确性低的问题。     

Power network parameter estimation method based on data mining technology

The parameter values which actually change with the circumstances, weather and load level etc.produce great effect to the result of state estimation. A new parameter estimation method based on data mining technology was proposed. The clustering method was used to classify the historical data in supervisory control and data acquisition (SCADA) database as several types. The data processing technology was impliedto treat the isolated point, missing data and yawp data in samples for classified groups. The measurement data which belong to each classification were introduced to the linear regression equation in order to gain the regression coefficient and actual parameters by the least square method. A practical system demonstrates the high correctness, reliability and strong practicability of the proposed method.     

基于换道轨迹规划模型的车道级行程时间估计方法研究

在车联网环境下,为满足精细化的车辆诱导需求,提出基于换道轨迹规划模型的车道级行程时间估计方法。建立路网基础道路拓扑模型,对所构建的路网模型进行Link划分,并利用改进的5次多项式模型对车辆行驶轨迹进行描述,构建车辆在不同路段Link间行驶的换道轨迹规划模型;整合车辆在路段各个Link单元的行车轨迹与行程时间,实现车道级行程时间估计;选取单向4车道的城市道路为仿真算例,建立VISSIM仿真模型,验证本文模型性能。仿真结果表明,在不同的车辆行驶速度条件下,相比于传统行程时间估计方法,本文提出的改进5次多项式换道轨迹规划模型能够精确地得到车辆最短行程时间下的行车轨迹,实现车道级行程时间的准确估计。     

线性回归模型的一个新的随机约束岭估计

研究带随机先验信息的线性回归模型，提出一种新的随机约束岭估计，得到新的估计在均方误差矩阵意义下优于混合估计、普通岭估计、随机混合估计（Yalian，2008）和另一随机混合估计（富月，2003）的充要条件。理论结果与数值实验都表明：新的估计在均方误差矩阵意义下的性能是优良的。     

基于有限测量信息的加权最小二乘法在配电网状态估计中的应用

为了适应测量装置数量受限的配电网控制的需要,提出一种基于有限测量信息的配电网状态估计方法.模型中将区域配电网节点电压幅值和相角作为状态变量,测量节点电量、负荷规划数据分别作为实际测量量和伪测量量,利用加权最小二乘法权重参数的合理配置保证模型的合理性并求解.通过对英国某区域配电网实例仿真计算,结果表明：本文状态估计模型能够根据有限测量量进行网络全节点的状态估计,且平均估计误差满足实际应用要求;同时,定性描述了测量点数量、估计初值与状态估计误差的关系,为进一步探索测量点优化配置和最优状态估计求解奠定基础.     

融合卡尔曼滤波的高速公路状态估计误差界限分析

为分析高速公路交通流检测数据质量,本文构建平方流量误差界(Squared Flow Error Bound, SFEB)和扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter, EKF)的决策级融合模型SFEB-EKF,在检测器空间覆盖不足情况下,计算检测路段和无检测器路段的交通状态估计误差界限。与SFEB 算法相比,融合模型利用EKF交通状态估计模型估计全路段交通状态,基于得到的估计样本计算全路段交通状态估计误差下界。同时,采用最近邻法(Nearest Neighbor Method, NNM)计算全路段交通状态估计误差上界。应用开源高速公路数据集测试模型,结果表明,与需要输入真实样本的SFEB算法相比,融合模型SFEB-EKF在缺少真实样本情况下,能取得相似的结果且误差保持 在5%以内,不同检测器覆盖率实验下模型表现出良好的稳定性。本文模型通过给出无检测器路段交通状态估计界限,为高速公路交通检测器布设方案提供参考。     

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在讨论探测车样本数量统计需求的基拙上，提出了一种基于探测车技术的路段平均速度自适应加权指数平滑佑计模型，模型中加权系数随着跟踪误差大小和路段上探测车数量的变化而自适应调整，并利用VISSIM仿真数据验证了该模型。结果表明：在路段上探测车占交通流比例随时间变化且不能充分满足统计要求的情况下，相对传统的算术平均方法，基于指数平滑的路段平均速度佑计能够有效提高估计精度，并且可有效减小由路段上探测车数量变化而引起的速度佑计方差。     

驾驶行为非参数微观仿真模型

运用信息挖掘技术最大限度地榨取实测数据所携带的驾驶行为个体有用信息,通过数据修正和精简形成样本数据库,采用K最近邻概率密度函数法对样本数据库进行数据过滤和冗余信息清洗,利用预处理后的数据和非参数回归法构建了驾驶行为非参数仿真模型。模拟得到的后车多元信息与其实际值有很好的拟合性,且实际值以模拟平均值为轴小幅度摆动。仿真结果表明,合适的光滑参数能提高模型精度,使模型避免大样本标定数据的限制,很好地反映和预测跟驰过程中的驾驶员行为。