基于矩估计理论的高校突发事件应急管理能力综合评价

针对高校突发事件应急管理能力评价影响因素的不确定性和单一赋权法具有的片面性和局限性问题,基于矩估计理论,采用层次分析法、序关系分析法、熵权法和离差最大化法,建立高校突发事件应急管理能力评价的组合赋权法。结合可拓理论,构建基于矩估计理论的高校突发事件应急管理能力综合评价模型,并将其应用到实际高校突发事件应急管理能力评价中。结果表明:高校突发事件应急管理能力评价的组合赋权法综合考虑了经验因素和评价指标的固有属性,权重计算结果更加科学合理,优于单一主观赋权或客观赋权的结果,证明了高校突发事件应急管理能力综合评价模型的有效性。本研究可为高校突发事件应急管理提供理论支撑和实际指导。

基于经典估计理论的准确度密集度指标合理性分析

本文构建了准确度、密集度指标与弹着点(或观测点)、目标点的统计数学模型,基于经典估计理论推导了准确度、密集度指标估计方差的Cramer-Rao下限。结果表明:现有GJB 2899-97中准确度指标计算方法所估计准确度是无偏的,且达到了Cramer-Rao下限,是经典估计理论意义下的最佳估计量,也就是最小方差无偏估计量;而现有GJB 2899-97中密集度指标计算方法仅是无偏的,其估计方差没有达到Cramer-Rao下限,从而其最优性有待进一步考证。

基于矩估计理论的特高压电网落点规划研究

为了促进我国“西电东送”和大规模新能源消纳,将汇入网络无法消纳的新能源转换为直流外送是关键途径,因此,亟需研究支撑电网安全经济运行的特高压直流落点规划技术。本文考虑了多直流外送功率联合优化对送端电网的支撑能力,建立了基于安全性-经济性平衡的直流落点与送端网架联合规划模型,并提出了基于矩估计理论赋权的灰色综合优选方法进行求解,最后以宁夏电网为例,分析得出天都山变电站为最优送出直流落点,验证了本文所提方法和模型的有效性。

Copula函数与核估计理论相结合分析风电场出力相关性的一种新方法

大型风电场出力的准确预测对风电场接入电网的安全性与经济性有重要意义。针对邻近风电场出力存在一定的相关性,结合Copula函数与核估计理论,提出一种分析风电场出力相关性的新方法。首先结合非参数核密度估计和Copula理论推导了一种Copula核估计函数;然后由此估计函数替代经验Copula函数来分析风电场出力相关性。不同于经验Copula函数,Copula核估计函数为连续函数,能有效消除参数假设误差,并且可从原理上降低参数估计的复杂度与计算量。以华北地区某实际风电场出力为例,将基于Copula核估计函数和经验Copula函数建立的风电场出力相关性模型分别接入到IEEE30节点测试系统进行潮流验证。结果表明,基于Copula核估计函数建立的风电场出力相关性模型更接近于实际数据模型,两者的潮流计算结果较为一致。

基于Kalman滤波的白噪声估计理论(英文)

应用Kalman滤波方法 ,首次提出了一种统一的和通用的白噪声估计理论 .它可统一处理线性离散时变和定常随机系统的输入白噪声和观测白噪声的滤波、平滑和预报问题 .提出了最优和稳态白噪声估值器 ,且提出了白噪声新息滤波器和Wiener滤波器 .它们可应用于石油勘探地震数据处理 ,且为解决状态和信号估计问题提供一种新工具 .两个仿真例子说明了其有效性 .

矩估计理论下的最优组合赋权法在矿产资源评价中的应用

为了提高矿产资源综合评价的可信度、科学性,提出了一种兼顾主客观因素的组合赋权方法。此方法以单一主、客观权重为基础,以综合考虑主客观因素为目标,基于矩估计理论建立最优组合赋权模型,通过求解主客观权重的相对重要性系数以及模型的最优解来确定指标的最优组合权重,在此基础上结合模糊理论,将矩估计理论下的模糊综合评价法应用于黄石市矿产资源可持续力综合评价中。研究结果表明:采用此模型所得最终评价结果更加科学合理,符合黄石市实际情况,在量化评价方面具有重要的参考价值。

基于分批估计理论与虚拟仪器的瓦斯监测系统

介绍了一种基于分批估计理论和虚拟仪器技术的新型矿井瓦斯监测系统。该系统同时检测井下的多个参数,用CAN总线实现数据通信;并在LabVIEW平台上实现递推估计理论,对数据进行融合处理;最后,对结果进行显示、保存。此外,采用LabVIEW软件进行可视化编程,可以方便地进行历史数据的查询、井下参数的上下限设定及报警功能的实现。经实验检验,系统运行可靠,效果良好。

基于抗差估计理论的输电线路故障定位新型算法

针对采样中出现的粗差,提出了一种基于抗差估计理论的故障定位算法。通过等价权原理,将抗差估计理论和最小二乘法有机的结合起来,有效地避免了粗差的影响。算法采用微分方程作为数学模型,并利用相模变换解耦;然后,在模域采用输电线路双端信号列写故障点方程;最后,用抗差最小二乘法求解。经过RTDS实验表明,该算法结果稳定,具有很好的准确性和抗干扰能力。

基于Kalman滤波的白噪声估计理论的推广

应用Kalman滤波方法和射影理论,将现行的白噪声估计理论推广到一般的随机系统,其中系统噪声在相邻时刻是相关的,且系统噪声和观测噪声在相同和相邻时刻也是相关的。提出了统一的最优和稳态白噪声和拟白噪声估值器。一个仿真例子说明了其有效性。

基于多尺度估计理论的晶圆减薄工艺方差变化检测方法

晶圆减薄工艺是伴随芯片堆叠技术的发展而出现的新制造过程,其制造质量直接关系最终产品成品率。文章以堆叠芯片晶圆减薄工艺质量参数为研究对象,拟建立监控晶圆减薄工艺质量的完整方法。首先,以该道生产工序质量参数序列建立自回归滑动平均模型,用于表达该道生产工序的质量特征变化。然后,在此模型的基础上,使用多尺度估计理论对该模型进行滤波分解处理,获得质量参数时间序列的高频信号,提取该道质量变异的方差变化。最终,使用统计学上的累积和控制图对质量变异信号进行诊断分析,根据工序方差变化的起始位置,提前发现系统可能存在的质量变坏趋势。经试验数据验证,相比传统的检验方法,该方法有95%的概率可以提前预测产品质量发生变化。

基于估计理论的红外与可见光图像融合算法

针对传统图像融合方法鲁棒性差的缺点,设计了一种基于估计理论期望值最大的图像融合方法。从多感测器成像模型出发,设计出图像的形成模型,分别基于图像的模型以及期望值最大方法,推导出估计真实场景的迭代过程,最终得到融合图像。探讨了基于拉普拉斯金字塔、梯度金字塔、小波、小波框架以及方向滤波器金字塔等方法的多尺度展开的融合情况,并与EM方法做了比较,数字仿真表明,图像受到噪声污染时采用EM算法进行融合具有较强的鲁棒性。

基于数据融合估计理论的Kalman滤波

本文在经典Kalman滤波算法的基础上针对多传感器数据处理的特点,根据不同的数据融合结构方案给出了多传感器数据融合系统的Kalman滤波算法。根据多传感器数据融合估计知识,建立了基于Kalman滤波的数据融合模型;给出了融合结构的数据融合滤波算法:集中式Kalman滤波算法;进行了算法仿真演示实验。实验结果表明,通过多传感器融合能够提高系统的估计精度。

多维AR(p)模型的估计理论及应用

叙述了多维AR(p)模型的分析与处理方法、多维AR(p)预测模型的建模过程及参数估计的计算方法,并将该模型在测井曲线的预测中加以实际应用.应用结果表明:本预测模型对多维动态数据进行预测是可行的.

树状小波与多尺度估计理论的图像融合技术

针对红外和可见光图像的特点及相互融合的应用,提出一种基于树状小波多尺度估计理论的红外与可见光图像融合算法。首先对源图像进行树状小波多尺度分解,依据子图像的信息量得到塔式结构子图像;然后基于不同子图像对应层上的对应像素,根据EM算法估计模型参数,采用SAGE迭代算法优化估计参数得到融合子图像;最后根据小波逆变换获得融合图像。实验结果表明:该融合算法能够更好地综合利用红外图像较好的目标指示特性与可见光图像较清晰的场景信息;性能评估显示:该算法得到的融合图像互信息较文献[5,6]分别提高了49.60%和24.90%,均方根误差分别减小了66.40%和56.00%。

基于小波变换的多尺度建模和估计理论概述

在许多应用领域中，通常要对出现在不同尺度的现象进行分析和辨识，最近引入的多尺度框架使这一分析成为可能。本文简单介绍了多尺度建模和估计理论的发展概况，分析了多尺度模型、平滑误差模型以及两类多尺度实现模型，并指出了目前急需解决的问题。

波形估计理论在设备故障诊断中的应用研究

叙述了利用信号波形估计理论来构造的具有前馈 ,反馈组合结构的信号估计器 ,并将它用于发动机的力矩信号估计 ,给出了仿真结果。

基于集员估计理论的神经网络学习算法

针对前馈神经网络BP算法在处理非线性对象时,收敛速度慢,易陷入局部极值,需调节参数多等缺陷,提出了将最优定界椭球(OBE)算法引入到神经网络的学习中,该算法比BP算法在收敛速度,精度方面都有显著提高,仿真结果证明了此算法的有效性。

基于现代谱估计理论的工况模态分析

大型结构如涡轮发动机、桥梁和濒海建筑等通常都处于变化非常大的一种工作环境之下 ,承受某种随机的环境激励。这时就需要直接利用工况条件下的响应数据提取模态参数。根据环境激励技术 (NExT)的相关理论 ,线性结构中白噪声响应之间的相关函数与系统的脉冲响应函数具有类似的数学表达形式。本文首先将上述结论推广到复模态中 ,然后采用现代谱理论 ,运用谐波恢复的扩充的Prony方法 ,从相关函数中提取环境激励下的结构的模态参数。该方法由于对实模态和复模态进行了统一的处理 ,因而对于实模态和复模态都适用。通过仿真数值算例表明 ,该辨识方法对于环境激励下的系统辨识是合理有效的。

基于信号分离估计理论的GPS多径抑制算法

信号多径效应是全球卫星定位系统(Global Positioning System,GPS)定位误差的主要来源之一。虽然差分技术可以提高导航系统的定位精度,但由于参考站和用户所处的地理环境不同,因此差分GPS系统仍然不能消除由于卫星信号多径所引起的定位误差。根据GPS多径信号模型的特点,本文提出了一种基于信号分离估计理论的GPS时延估计算法。该算法在信号时延未知情况下,先估计出信号的载波频率,然后根据估计得到频率,利用信号分离估计理论估计信号时延。仿真结果表明,该方法具有很好的估计精度,能够准确的估计出信号时延和频率,有效地抑制信号多径。当存在多径时,本文方法效果明显好于常规方法,并在大多数情况下优于常用的窄带相关算法。