最小二乘支持向量机在船舶交通流特征分析中的应用研究

船舶交通流分布特征的研究可为船舶通航安全管理与航道规划设计提供基础性依据,而从离散的船舶交通流数据中拟合出其分布函数是研究其分布特征的关键。本文把最小二乘支持向量机引入到船舶交通流数据拟合中,代替传统的最小二乘法解决离散数据拟合问题。构建了基于最小二乘支持向量机的离散数据拟合模型,并对船舶交通流数据拟合进行了研究。结果表明,该方法在处理离散数据的回归拟舍时能获得较好的逼近曲线,且预测结果也具有一定的参考价值。     

水文极值I型分布参数拟合方法的探讨

文中指出了工程设计中线性最小二乘法在求解Gumbel分布参数时存在的问题，以高斯－牛顿法为基础，真正实现了理论频率与实际频率残差平方和最小这一适线准则下Gumbel分布的最佳拟合。算例表明，新的算法收敛速度快，所得曲线与实测点据拟合较好。     

基于稳健最小二乘圆拟合的耐压壳体初挠度测量方法

针对耐压壳体初挠度计算过程中,由于人为误差造成测量值偏离,从而影响初挠度计算精度的问题,在利用标准偏差进行异常点自动判断的基础上,构建了基于最小二乘圆拟合的稳健初挠度计算方法。通过MATLAB将算法实现,代入工程实测数据,从初挠度计算的稳定性方面与最小二乘法进行对比,验证了算法的可行性和正确性。     

非均匀采样潜艇耐压壳体测量数据处理方法

在役潜艇的建造和修理需要检测其耐压壳体的截面圆度,因现场条件限制或多设备融合测量,测量采样点经常呈现非均匀性,导致最小二乘圆拟合的结果与实际情况不符,研究旨在减小非均匀采样带来的影响,提高拟合圆的精度。基于非均匀采样定权提出一种非均匀采样加权总体最小二乘圆拟合方法,同时考虑观测向量和系数矩阵都有扰动,用于潜艇耐压壳体测量数据的处理。通过对4种不同预设形状的采样分析数值实验表明,该方法能提高非均匀采样情况下圆拟合的精度,但当随机误差加大至1.5 mm,该方法不能完全优于最小二乘法。非均匀采样加权总体最小二乘圆拟合法计算得到的圆心偏差及半径偏差都比最小二乘法的结果更小,具有较好的工程实用价值,可用于在役潜艇耐压壳体圆度测量非均匀采样时的圆拟合计算。     

江苏辐射沙洲北部海域风浪关系分析

根据江苏辐射沙洲北部海域(响水沿海)8个月的实测风与浪的资料统计分析了该区域的风浪关系。首先,统计了该海域的风速分布以及波向分布,然后采用新的风浪判别方法挑选出其中的风浪数据,通过最小二乘法拟合了有效波高、有效波周期和风速的曲线关系。结果表明各个方向的风速分布基本均匀,但波高分布差异较大,能起破坏性作用的波浪主要来自NW、NNW、N、NNE方向。拟合得到的关系式与实测分布符合较好,其中有效波高与有效波周期的关系式计算的结果与实测的平均相对误差较小,可用于该海域的波浪预报及作为附近工程建设的参考。     

高精度电涡流测微系统的研究

在介绍电涡流传感器工作原理及系统构成的基础上,提出了一种基于矩形域最小二乘曲面拟合算法进行温度补偿的方法,利用DSP进行数据的采集和处理,通过建立温度间距频率之间的数学模型,实现了电涡流测微系统在高精度微位移测量领域中的应用。实例表明所建模型是合理的,该方法是行之有效的。     

云平台最速梯度准则的船摇数据自适应滤波快速算法

在海洋船舶遥感测绘领域,由于受到海风海浪等作用力的影响,船舶的动态及静态测量数据受到了来自船摇误差等多方面影响,实测数据需要经过处理才能得到更准确的数据。基于最速梯度最小二乘法对实测数据建立了可调步长递推准则,通过自适应的滤波过程,可有效滤除实测数据的船摇干扰数据。本文研究船舶遥感测量数据的船摇过滤算法模型,并利用云计算平台实现对实测数据的自适应最小二乘算法过滤,最后给出仿真结果。     

基于ASNLS算法的智能浮标浮潜模型参数辨识

[目的]针对智能浮标大深度浮潜模型难以精确量化的问题,提出一种抗数据饱和及测量噪声的最小二乘算法（ASNLS）,以实现浮潜多参数识别及深度预测。[方法]首先,在智能浮标浮潜运动灰箱模型中引入其执行机构的非线性动作特性以契合实际模型,并将连续型浮潜运动方程转化为离散模式以匹配实际离散的数据采样方式;然后,将离散型运动方程构造为基于相关函数的表达形式,以减弱噪声对参数辨识的影响;最后,通过调整协方差矩阵的取值,实现该浮潜参数辨识算法的抗数据饱和功能。[结果]基于2021年智能浮标在南海的大深度试验数据,开展了浮潜运动模型参数辨识及深度预测,验证结果表明：相较于传统的最小二乘算法及支持向量机算法,ASNLS算法的收敛速度更快（较最小二乘算法提高了31.8%）、深度预测误差更小（不同深度下的平均绝对百分比误差均小于9%）。[结论]ASNLS算法可为智能浮标的深度控制和预报提供有效的浮潜模型支撑。     

潮位相关分析中的最小二乘法研究

在潮位相关分析中,若2个相关变量均存在误差且几率相仿时,应用传统最小二乘法可能获得不甚合理的线性相关结果,所拟合的直线不具备可逆性。文中从直线拟合的数学定义出发,探索潮位相关分析中的最小二乘法问题。初步应用研究表明,文中提出的方法可以有效地解决传统最小二乘法在线性相关分析中出现的不合理现象,使分析结果与实际符合良好,回归方程具有良好的可逆性。     

磁流变阻尼器双曲正切模型参数辨识方法

针对试验数据条件下如何高效精确地识别磁流变阻尼器动力学模型参数这一问题,从双曲正切模型出发,在磁流变阻尼器力学特性试验的基础上,提出遗传算法与非线性最小二乘算法结合的方法进行参数识别,并利用Simulink工具箱进行数值仿真验证。结果表明:遗传算法与最小二乘算法结合的方法识别精度高、速度快,其拟合的结果和辨识的模型均能满足要求。     

船用辅助鼓风机性能曲线可视化研究

以5#7S40ME-B船用辅助鼓风机为例,采用单进口风管式装置对风机测试后,运用MATLAB编程技术及最小二乘法原理,编制出风机性能曲线拟合程序,实现了风机性能曲线拟合的可视化,并对其拟合结果进行分析。结果显示拟合误差在3%之内,得到了精确的风机性能曲线。该程序拟合的性能曲线对风机的设计制造有着十分重要的工程应用价值。     

一种时间校准方法及在航运信息处理中应用

传统的AIS与雷达目标信息融合中时间校准算法的计算存在复杂度高,融合精度低的缺点,且AIS和雷达的采样信息容易发生错漏的现象。针对上述问题,提出了一种基于最小二乘准则的时间校准算法。该方法的基本思想是采用样条函数对各传感器的采样数据进行拟合,并基于最小二乘准则在样条函数类中找出一函数使其满足拟合误差平方和最小的要求。与传统的方法相比,计算机仿真结果验证了新方法在计算复杂度上和融合精度上的有效性。     

磁流变阻尼器双曲正切模型参数辨识方法

只有实验数据条件下,如何高效精确地识别磁流变阻尼器动力学模型参数,是一个亟待解决的问题。针对该问题,本文从双曲正切模型出发,在磁流变阻尼器力学特性实验的基础上,提出遗传算法与非线性最小二乘算法结合的方法进行参数识别,并利用simulink工具箱进行数值仿真验证。结果表明：遗传算法与最小二乘算法结合的方法识别精度高,速度快,拟合的结果和辨识的模型均能满足要求。     

偏最小二乘回归在舰船维修费用预测中的应用

考虑到偏最小二乘回归方法在处理小样本多元数据方面具有独特的优势,分析了影响舰船维修费用的因素,结合变量投影重要性分析方法对影响因素进行筛选,提出用偏最小二乘回归方法建立舰船维修费用预测模型。通过实例进行计算,用历史数据预测舰船维修费用,在数据样本量小的情况下,预测结果较多元回归方法精度高。     

建立船舶疲劳设计的P-S-N曲线的双加权最小二乘法

疲劳设计在船舶安全、船舶维护等领域发挥着越来越重要的作用。本文提出建立船舶疲劳设计的P-S-N曲线的双加权最小二乘法。首先利用成组疲劳试验数据,导出数据分布p分位点及其置信区间,并完成首次加权拟合;然后再利用疲劳强度数据,完成第二次加权拟合;最后得到任意可靠度下的P-S-N曲线。     

基于有限弹迹点的高炮射弹分析

介绍了一种利用有限弹迹点检查射击诸元的方法,介绍了最小二乘法拟合曲线的原理。该方法可对高炮射击准备误差进行修正,为炮手提供精确的射击修正量。     

基于多新息最小二乘法的船舶操纵响应模型参数辨识

提出基于多新息最小二乘法的船舶二阶非线性响应型模型参数辨识方法。在实验室环境下对模型船开展Z形试验,分别应用最小二乘递推法和多新息最小二乘法对试验数据进行参数辨识;用得到的模型分别进行Z形试验预报,比较2种方法的准确性和辨识结果的收敛性。试验结果表明:基于多新息最小二乘法的船舶操纵响应模型参数辨识结果收敛更迅速且精度满足要求。     

基于加权最小二乘法的武器装备批量生产成本费用研究

加权最小二乘法考虑了现实情况下普遍存在的异方差性,在经济预测中有着更为广泛的应用。在系统研究我国武器装备批量生产规律和状况的基础上,结合计量经济的相关理论,提出基于加权最小二乘法的费用预测模型,并辅以实例进行分析,结果表明,该方法移植性好,由于消除了异方差性的影响,模型的拟合和预测性能较一般最小二乘法更佳。     

三种常见缓冲材料的动态压缩缓冲性能

通过研究几种常用缓冲包装材料的动态压缩缓冲性能,获得包装材料的动态缓冲特性的分析方法与影响材料动态特性的因素。首先是通过材料冲击试验机对发泡聚乙烯、发泡聚苯乙烯、蜂窝纸板三种材料进行动态压缩试验。接着利用最小二乘法多项式拟合对数据结果进行处理,确定拟合阶次,以达到最佳拟合效果。然后利用MATLAB软件进行曲线拟合,绘出材料的最大加速度——静应力曲线和动态缓冲系数——静应力曲线。最后分析这三种材料的动态压缩特性．为产品的缓冲包装设计提供设计参考。     

五自由度无轴承异步电机动态解耦控制

为实现五自由度无轴承异步电机高精度动态解耦控制,提出一种基于最小二乘支持向量机逆的解耦控制方法.首先,建立五自由度无轴承异步电机数学模型并进行可逆性分析,然后,利用最小二乘支持向量机在有限数据样本下对高维非线性函数的回归能力来辨识五自由度无轴承异步电机逆模型,并利用粒子群算法优化最小二乘支持向量机的参数,以提高对逆模型的拟合和预测精度,最后,将最小二乘支持向量机逆与原系统相串联得到伪线性系统,并设计PID闭环控制器对五自由度无轴承异步电机进行复合控制,实现了原系统径向位移、轴向位移、转速以及磁链间的非线性动态解耦.仿真研究验证了该控制策略的有效性.