基于遗传算法的海杂波K分布参数估计

在高分辨率雷达中,复合K分布模型对海杂波的实测数据具有良好的拟合效果。使用K分布来描述海杂波幅度特性时,关键在于其分布参数的估计。本文在研究海杂波K分布模型、遗传算法的基础上,针对遗传算法中二进制编码、适应度函数标定存在的缺陷进行改进,然后将多种群遗传算法应用于参数估计,并利用CSIR组织公布的雷达实测数据进行仿真。仿真结果与统计量估计法以及标准遗传算法进行比较表明,利用改进遗传算法得到的拟合曲线与杂波数据直方图吻合较好,改进遗传算法在海杂波模型参数估计中具有较好性能。     

动态数据驱动的航班延误预测研究

航班运行过程的动态性导致延误实时预测成为难题,动态数据驱动方法为其提供了一种解决方案.该方法能将航班运行实时数据动态加入延误预测过程中,使预测结果更准确可靠.以预测连续进港航班的降落延误为例,对航班之间的延误传递过程进行分析,建立相应的状态空间模型;给出动态数据驱动的航班延误预测框架及预测过程.在航班运行历史数据上进行的多个实验表明:该方法能获得较高的预测准确度和良好的预测稳定性.     

斜拉桥施工监控的MATLAB 6.0神经网络计算分析

该文结合斜拉桥施工监控的工程实践,分析研究利用MATLAB6.0神经网络算法,可实现模式识别和函数逼近,进行信号处理,利用人工智能进行自动控制及非线性预测等。斜拉桥智能施工监控就是发挥神经网络的非线性预测功能,对斜拉桥智能施工监控的主要参数进行计算估计,以达到智能施工监控的目标要求。     

基于人工神经风张的混凝土大跨度桥梁主梁参数实时估计

确定混凝土桥梁施工控制中参数估计的类别，选用人工神经网络的三层前馈性网络，改进BP算法，通过对混凝土大跨度桥梁主梁物性参数实时估计要素的研究，得到了统一的求解程度，解决了混凝土大跨度桥梁施工控制中主梁参数实时识别的问题，在此基础上，提出了混凝土大跨度桥梁施工质量新的评价指标。     

基于系统参数估计的重型汽车燃油经济性分析

在传统汽车动力性模型基础上,采用系统参数辨识技术,利用汽车道路滑行和加速试验得到的相关数据,识别出动力性模型中的主要参数:空气阻力系数、滚动阻力系数和传动系机械效率,有效解决了在缺少有关参数时对汽车燃油经济性的分析问题,并取得满意的结果。     

变分法的参数约束估计法(英文)

The accuracy of parameter estimation is critical when digitally modeling a ship. A parameter estimation method with constraints was developed, based on the variational method. Performance functions and constraint equations in the variational method are constructed by analyzing input and output equations of the system. The problem of parameter estimation was transformed into a problem of least squares estimation. The parameter estimation equation was analyzed in order to get an optimized estimation of parameters based on the Lagrange multiplication operator. Simulation results showed that this method is better than the traditional least squares estimation, producing a higher precision when identifying parameters. It has very important practical value in areas of application such as system identification and parameter estimation.     

参数估计与假设检验的最小二乘估计--相关系数检验方法

给出一种参数估计与假设检验的最小二乘估计--相关系数检验方法,由该方法所得到的失效分布参数估计值在一定条件下可以是最佳线性无偏估计(BLUE),对各种失效分布进行拟合检验时,该方法由于用相关系数值的高低来评价拟合的准确程度,便于判断分布拟合的优劣,从而可以使拟合检验实现一定意义下的最优化.     

基于单水听器的移动声源运动参数估计

文章基于水声信道的多途结构,提出了一种利用舰船辐射噪声的单水听器声源运动参数估计方法。首先分析了自相关和倒谱多途时延估计方法,并针对传播水槽实验中随声源与单水听器距离增加自相关和倒谱时延峰信干比降低的问题,提出了基于自相关和倒谱的联合估计方法,提高了多途时延估计的稳健性;其次针对如何利用估计出的D-SR时延差这唯一信息进行运动参数估计的问题,通过逐步分析说明了径向匀速直线移动声源的运动参数估计问题可以在卡尔曼滤波(Kalman filter,KF)框架下进行求解;最后应用扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)和迭代扩展卡尔曼滤波(iterated extended Kalman filter,IEKF)对水槽实验数据进行处理,所得结果表明:EKF和IEKF都能利用D-SR时延差信息估计出移动声源的距离、深度和速度,并且IEKF比EKF的跟踪效果更好,证明了方法的正确性和有效性。     

矮寨大桥风速风向联合分布研究

为了分析矮寨大桥的风致疲劳寿命,研究风速风向在大桥桥址处的联合分布规律。基于吉首气象站的气象资料,对数据样本进行抽样、处理,从而得到风速风向在气象站处的联合分布。假设气象站处梯度风速、风向与桥址处相同,根据矮寨大桥监测的长期风场数据得到桥址处的风剖面指数,最后换算得到矮寨大桥桥址处风速风向的联合分布函数。     

IMU中MEMS惯性器件的温度补偿方法

MEMS器件目前使用已经比较普及,陀螺器件的温度补偿技术的应用也已经相当广泛,但在补偿过程中,由于MEMS器件本身重复性和精确性都比较差的特点,测量数据波动比较大,高低温实验温度曲线往往不能重合,而且测量过程中经常出现异常点,这给进行曲线拟合与标定带来了一定的问题.文章阐述了对一种采用MEMS陀螺作为其惯性器件的小型化IMU进行高低温补偿的实验方法,在实际高低温实验标定过程中,对实验出现的高低温度曲线不重合以及数据波动比较大的情况,进行比较有效的曲线拟合,使对MEMS陀螺器件的温度补偿达到比较理想的效果.