随机状态模型参数辨识的多步算法

基于解耦辨识和多步计算思想,本文提出了一种状态空间模型参数辨识的多步算法.计算法包括二步加权最小二乘法、一步输出信息序列的修正和一步自适应 Kalman滤波过程,具有全局收敛且对待辨识参数初始估值设置不敏感等特点.仿真结果表明,在受控系统承受测量噪声和过程噪声的情况下,该算法对线性状态空间模型的参数辨识是十分有效的.     

采油工程中灰色预测模型的病态性诊断

依据条件数法和特征分析法对采油工程中的灰色模型的病态性进行了分析，指出了两者在判定模型病态性方面的优劣，并根据最小二乘解析式分析了数乘变换对灰色模型参数的影响，文中还就Gershgorin定理分析了灰色模型病态的缘由，指出累加和最小二乘法是导致灰色模型病态的直接原因．     

基于遗传算法的多关节扫描仪参数标定

对多关节机械臂式三维坐标采集系统中使用的空间坐标模型和参数标定方法进行了研究，建立了多关节机械臂式三维坐标测量机构的坐标模型，讨论了模型中各系统参数的标定问题，在研究基于最小二乘法的标定方法之后提出了一种基于遗传算法的标定方法，它具有定标点数不受限制，精度高等优点，实验结果证明这种标定方法有较好的实用性和鲁棒性。     

基于键合图理论的主动悬架LQG控制

基于键合图理论建立了四自由度1／2车辆主动悬架的振动模型并推导出状态方程，以车身垂直振动、纵向角振动及控制总能量最小为目标函数，采用随机线性二次型高斯(LQG)控制，得到了主动悬架的最优控制增益和Kalman滤波增益．进行对照仿真，结果表明采用LOG控制策略的主动悬架可以有效改善行驶车辆的平顺性．     

基于最小二乘支持向量机阀控式铅酸蓄电池寿命预测

提出了一种新的电池寿命预测模型,即基于最小二乘支持向量机的电池寿命预测.首先阐述了最小二乘支持向量机的主要思想和基本算法,然后建立寿命预测模型,并利用此预测模型对实验数据进行了比较验证.验证结果表明,该模型在阀控式铅酸蓄电池寿命预测中具有很好的实用性,预测值与实测值能够保持很好的一致性.因此,基于最小二乘支持向量机的阀控式铅酸蓄电池寿命预测方法是切实可行的.     

基于奇异值分解的混沌时间序列Volterra预测

提出一种用于混沌时间序列预测的奇异值分解Volterra滤波器.在Volterra滤波系数计算过程中,采用奇异值分解的方法得到线性方程组的最小二乘解.4种混沌序列的预测实验表明:该滤波器对混沌流的预测性能远优于NLMS自适应Volterra滤波器,前者的一步预测相对误差比后者小3~4个数量级.     

自适应多项式预测滤波器的新结构与算法研究

(1)提出了一种DCT域二次滤波实现结构及其NLMS自适应算法，并将其用于连续混沌信号的实时预测研究，结果表明：所提出的滤波器结构实现简单、不存在算法收敛性问题；对连续混沌信号的实时多步预测性能明显优于局域法的多步预测性能，这一结果对我们重新认识     

基于状态空间方法的显式GPC算法全局收敛性分析

采用状态方程的方法给出了基于ＣＡＲＭＡ模型的显式,ＧＰＣ算法的稳定性及收生证明,辨识算法采用增广最小二乘法。     

交通流速度时空二维预测方法

从时间和空间2个维度分析了交通流速度的自相关和互相关特性,提出了交通流速度的时空二维预测模型,可对未来交通流进行多步预测.该模型包含曲线拟合加权预测模型和递推时空二维自回归预测模型,动态模型参数可由递推最小二乘法实时识别,静态模型参数通过离线优化得到.将预测的交通流速度应用于车辆宏观运动规划方法中,可将车辆的燃油经济性...     

出口集装箱堆场取箱作业优化模型研究

集装箱装卸效率直接影响船舶靠港停泊时间，倒箱操作是影响装卸效率的主要因素．文中建立了龙门式起重机小车取箱作业优化模型，以龙门式起重机取箱作业时倒箱数量最少为目标，以各个取箱阶段为节点、以取箱代价为边的权数，应用最小生成树和启发式算法对优化模型进行求解,根据最小生成树的性质，本模型可获得倒箱数最少的优化装船顺序，提高装卸作业的效率．     

线性模型辨识的最小绝对值法

提出用“最小绝对值法”辨识线性模型,讨论了最小绝对值法解的特性及使用其辨识线性模型的求解过程。并以算例将最小绝对值法与传统的最小二乘法在模型辨识方面进行了比较,在一定条件下使用最小绝对值法辨识的线性模型的预测精度要比使用最小二乘法得到的模型的预测精度高,故而在一定范围内有良好的使用价值。     

摆式列车线路信息检测系统动态补偿

为了改善基于陀螺平台的摆式列车检测系统的动态特性，用最小二乘法及其改进算法，建立了描述陀螺平台系统动态特性的差分数学模型，并对其动态特性进行了分析．在此基础上，采用零极点匹配法设计了相应的动态补偿数字滤波器．仿真结果表明，用所设计的数字滤渡密对陀螺平台系统进行动态补偿，能使超高信号的延时小于0．4s，满足摆式列车实时倾摆控制的需要．     

三峡船部高边坡的开挖模拟分析

运用Ｄｒｕｃｋｅｒ－Ｐｒａｇｅｒ非线性模型，并计及了岩体边坡非均匀介质的情况，模拟分析了开挖步对开挖连坡内岩体二次应力场和边坡变形场的影响，给出边坡某些特征点处位移随开挖步的变化，同时讨论岩体内破损区随开挖步进行的扩展规律。     

混合高斯自回归模型参数估计方法之LS-EM

混合高斯自回归模型对有色非高斯数据的概率密度和功率谱密度进行有效的拟合，而LS—EM算法则可解决这一模型的参数估计问题．描述了混合高斯自回归模型及其参数估计问题之后，导出了具体的LS-EM算法，并给出了一组仿真实例．这是一种参数耦合估计算法，首先基于传统的最小二乘技术得到功率谱密度参数粗估计，进行预白，然后应用EM迭代得到白激励的概率密度估计，并基于此构建一加权函数，以此权函数改进最小二乘算法，进而得到模型参数的精估计．     

计入几何非线性影响的斜拉桥施工索力的确定

考虑缆索垂度效应、加劲梁的梁柱效应及节点大位移效应等几何非线性因素对大跨度斜拉桥施工索力的影响，模拟正装和虚拟退拆施工过程，建立了施工索力计算的继承与迭代关系．利用通用有限元程序，建立斜拉桥全桥三维有限元模型，合理划分荷载步和荷载子步，通过倒拆正装反复迭代，得出了施工索力及相应的成桥线形．使用最小二乘法修正倒拆与正装之间的差值，有效地计入了几何非线性的影响，使斜拉索满足成桥状态所要求的索力并使主梁以要求的精度接近理想的成桥线形．     

广义Kantorovich不等式的范数改进及其统计应用

对于广义Kantorovich不等式,选用适当的矩阵度量并给出相应的界,可以应用在线性模型的参数估计的相对效率问题上。用谱范数作为度量工具,给出广义Kantorovich不等式的的上界改进,并将其应用在线性模型中最小二乘估计的相对效率问题上。     

广义Kantorovich不等式的范数改进及其统计应用

对于广义Kantorovich不等式,选用适当的矩阵度量并给出相应的界,可以应用在线性模型的参数估计的相对效率问题上。用谱范数作为度量工具,给出广义Kantorovich不等式的的上界改进,并将其应用在线性模型中最小二乘估计的相对效率问题上。     

乘性随机误差模型的最小二乘平差与精度评定

针对乘性随机误差模型参数估计问题,在现有研究的基础上,应用最小二乘理论,讨论了普通最小二乘、加权最小二乘和偏差改正加权最小二乘3种参数平差方法;导出了这3种基于最小二乘原理的参数平差方法的精度评定公式;给出了观测值平差值与观测值改正数的精度评定公式以及大地测量各有关量间的互协方差矩阵;构造了3种最小二乘平差方法相应的单位权方差估计.数据模拟计算结果表明:偏差改正加权最小二乘适用于乘性误差模型的大地测量数据处理,具有二阶近似无偏性;根据模拟数据计算的3种方法参数估计的单位权中误差分别为1.964 8、0.999 8和0.980 7.      

基于耐撞性的近似模型精度研究

近似模型精度是保证碰撞类强非线性问题分析的基础。基于模型近似整体流程，利用测试函数对试验设计方法进行评定选择；结合四分位图和精度评价指标，利用测试函数和碰撞工程实例，分别建立100个采样样本、20个验证样本，比较最小二乘法、Kriging法和径向基函数3种近似算法对不同非线性度、不同变量数的响应函数近似拟合精度。结果表明，哈默斯雷试验设计方法和径向基函数近似模型技术组合是解决汽车耐撞性问题显式表征的最佳流程。     

二维工程图参数化设计的算法实现

本文基于工程图的约束模型，给出了一个实现二维工程图参数化设计的算法，主要分为三步：图形元素排序、求解元素参数、重写实体数据库。‘