基于加权最小二乘法的数字化智能变电站虚回路自动校验技术

针对数字化智能变电站智能高效的需求,该文提出基于加权最小二乘法的数字化智能变电站虚回路自动校验方法。通过改进K-means聚类算法,划分数字化智能变电站电力设备区域;采用加权最小二乘法,融合各区域的电力设备相关数据,制定设备间的数据流向规则,分析各区域内设备的数据流向;通过关键词模糊匹配方式,分析流向数据内的端口信息是否对应,整合全部区域的虚回路自动校验结果,完成数字化变电站虚回路自动校验。实验证明,该技术融合数据的最大数据方差仅为2.57,即数据方差较低,数据融合精度较高,自动校验的抗干扰性能较优。

基于加权最小二乘法的光纤光栅应变传感器参数敏感性自动优化算法

常规光纤光栅应变传感器参数优化方法主要依托于麻雀搜索算法,但此方法忽略了应变传递的影响,导致传感器灵敏度较低,无法保证测量精度。为此,提出基于加权最小二乘法的光纤光栅应变传感器参数敏感性自动优化算法。依据光纤光栅应变传感器的组成结构与工作原理,充分考虑应变传递系数的变化规律,计算应变传递损耗,并采用光传输矩阵计算光纤中心波长的电场振幅,由此得到传感器敏感场分布,结合模式耦合理论,以敏感场分布均匀性和最大电容与最小电容比值最小为目标函数建立参数优化模型,并采用加权最小二乘法对采样点加权获取优化响应值,进而得到传感器最优结构参数。对比实验结果表明,利用所提方法对光纤光栅应变传感器参数进行优化后,传感器的灵敏度较高,保证了传感器的测量精度。

基于加权最小二乘法的红外多站定位的研究

基于加权最小二乘法,建立了红外多站无源系统定位算法的数学模型,给出了方程的求解过程,并讨论了算法的实现.采用加权最小二乘法可有效的融合多个站点的信息,从而可提高系统的定位精度和可靠性.仿真结果表明:定位时所使用的站点数目越多,定位目标与站点的相对位置越好,距离越近,定位精度就越高,这对近程高精度定位的研究具有借鉴作用.

加权整体最小二乘法在光学自准直法测量挠曲角中的应用

建立了基于光学自准直法的测量系统,利用该系统提取转台的十字丝坐标,完成了对三维物体的挠曲角测量。首先,采用Sobel提取算子对CCD拍摄到的十字丝图像进行边缘检测。然后,采用了自适应的阈值分割进行直线提取;由于转台上有其它划痕存在,采用局部最小二乘进行十字丝的提取。最后,采用加权整体最小二乘法进行十字丝两条线的直线拟合,联立两方程,得出交点坐标值。结果表明,此方法获取的两直线斜率之积的精度在±1%以内,非常接近十字丝斜率之积的真值(理论真值为-1)。使用徕卡经纬仪(精度为0.5″)的角度值作为真值进行精度标定,测得α的精度为3.59″,β的为3.76″,完全满足系统挠曲角测量的精度要求。

桥梁断面颤振导数识别的加权整体最小二乘法

在已有研究的基础上 ,基于桥梁节段模型自由衰减振动记录 ,提出了一种识别桥梁断面颤振导数的新方法———加权整体最小二乘法 (WELS)。该方法将同一风速下多次自由振动记录作为一个整体 ,在整体残差平方和最小的意义上同时对该风速下多次竖向和扭转运动时程曲线进行非线性最小二乘拟合 ,获取多条自由振动曲线共同的阻尼和刚度信息 ,从而提高了颤振导数识别的精度。为了避免弱信号被强信号“淹没” ,并使各时程信号的识别误差相当 ,识别过程中对各试验记录引入了加权因子 ,使各试验记录在整体残差分析中具有相同权重。此外 ,该方法对多次试验记录同时进行拟合 ,在一定程度上减弱了个别信号中有色噪声对迭代收敛性的影响 ,增加了非线性最小二乘迭代过程的稳定性。为考查加权整体最小二乘识别方法的有效性 。

基于改进泰勒加权最小二乘法的相量测量算法

大部分相量测量算法将信号相量作为一个静态模型,因此对电网中经常发生的电压幅值和相角波动特别敏感。基于标准频率下动态相量模型的泰勒加权最小二乘法(Taylor Weighted Least Squares,TWLS)不仅提供了相量值,还提供了相量导数值,可以提高对电网动态状况的监测。在此基础上,提出了一种基于基波频率值的改进泰勒加权最小二乘法。首先用非线性最小二乘法得到基波频率值。然后介绍了基于测量基波频率值的改进泰勒加权最小二乘法推导过程,并对该算法所涉及的窗函数、数据窗长度和泰勒多项式阶数进行分析选择。最后采用不同的信号模型和实际数据来检验算法的性能。仿真结果表明:提出的改进泰勒加权最小二乘法的测量精度满足要求。

加权最小二乘法与AR组合模型在极移预测中的应用研究

分析了极移预测的重要性,介绍了目前极移预测的主要方法。根据目前常用预测模型中周年项和钱德勒项的时变性质,在极移预测方法上进行了一种新的尝试,即利用加权最小二乘法与AR组合模型对极移进行预测。为进一步优选模型中的加权函数,设计了3种选权方案,并通过对比,给出了极移X、Y序列各自合适的选权方案。通过实验最终验证了这种新方法对极移预测的精度提高有一定作用,可作为极移预测的一种参考方法;但该方法作为极移预测的一种新的尝试,在选权方案优选时,其物理激发上的理论依据仍需进一步探讨。

求解Rayleigh阻尼系数的加权最小二乘法

在地震反应分析过程中,提出了一种优化方法以解决Rayleigh阻尼系数计算时选择两阶合理参考频率的难题。该方法是以反应谱理论为基础,以结构位移峰值误差最小为目标函数。将位移反应谱用一阶Taylor级数近似计算,从而将目标函数简化为加权最小二乘法的方程。随后以框架结构为例,讨论了模态个数和阻尼比模型对Rayleigh阻尼系数计算的影响,并与传统方法、最小二乘法及基于多参考振型的加权最小二乘法进行比较。计算结果表明,最小二乘法由于忽略了模态贡献的影响,不是计算Rayleigh阻尼系数的合理方法。当模态个数所包含的累积振型参与质量达90%以上,本文方法所得Rayleigh阻尼系数计算结果稳定,结构动力反应的计算精度高。

基于局部加权偏最小二乘法的冷凝器污垢预测

提出了基于局部加权偏最小二乘回归算法的污垢预测算法,通过在训练集的污垢数据局部模型内对新测得的数据进行偏最小二乘回归分析,并应用自适应算法对模型参数、各模型之间的加权系数进行自动优化调整。算法能很好地解决新旧数据相互影响问题,以适应冷凝器水质及工况参数的动态变化,具有学习速度快、泛化能力强及鲁棒性强的特点。通过与各种工况下的污垢预测值比较,实验结果说明基于局部加权偏最小二乘回归学习算法的污垢模型预测精度比神经网络模型、渐近污垢模型有显著提高。

浅谈加权最小二乘法及其残差图——兼答孙小素副教授

The paper introduces some problems in relation to weighted least square regression,and answers a question about weighted residual plots.

最优加权与递推最小二乘法相结合的多传感器信息融合

为改善多个同类传感器检测目标参数的性能 ,提出了根据各传感器量测数据品质对量测数据加权处理 ,并将加权后的数据作为递推最小二乘法的实时量测值的最优加权与递推最小二乘法相结合的多传感器信息融合方法。仿真结果表明 ,该方法在数据处理的精确性和稳健性方面都优于普通的处理方法。

基于加权最小二乘法的供水管网节点流量校核

管网水力模型是实现供水系统现代化管理的重要工具,要使水力模型能比较准确地反映管网真实运行状态,达到预期使用目的,其中的参数需要校核。将管网节点流量校核作为优化问题,采用加权最小二乘法逐步迭代求解,与已有研究相比,采用矩阵分析法推导供水管网雅克比矩阵解析式,引入水量分配矩阵聚合节点流量,将欠定问题转化为超定,提高了校核的计算效率和结果的可靠性。采用简单管网阐明了雅克比矩阵的计算、节点流量的聚合及梯度向量的构造,利用实际管网验证了方法的实用性。

基于结构风险最小化的加权偏最小二乘法

为了在偏最小二乘法(PLS)建模过程中实现结构风险最小化(SRM),提出基于结构风险最小化的加权偏最小二乘法(WPLS)。WPLS先提取训练样本中的主元,然后使用支持向量机(SVM)训练算法计算训练样本权值,最后计算原始论域中的回归模型。该算法保留了PLS能有效地提取对系统解释性最强的信息的优点,并通过样本权值提高模型的泛化能力,从而实现SRM准则,所建立的模型具有可解释性。仿真计算证明了模型的有效性。

基于加权最小二乘法的最优适应控制器

普通的最小二乘算法LS,并不能保证它的收敛性,而加权的最小二乘算法WLS,却有很好的收敛性,采用这种算法进行随机系统的辨识,能够保证算法所得的参数收敛于某一个向量,而且这种算法在很多方面具有同普通最小二乘算法一样的性质,采用这种算法对随机系统进行适应控制,能够保证系统是闭环全局稳定的,而且这种适应控制还能收敛于“一步超前”最优控制．

带等式约束的加权最小二乘法参数估计

电力系统中网络参数错误会影响状态估计的性能,降低EMS中其他应用软件分析决策的可靠性和计算精度。必须通过高效的算法得到接近网络参数的真实值。对参数估计的主要方法进行了简要介绍,重点介绍了使用带等式约束的最小二乘法进行增广状态估计得到的真实解方法,该方法能够方便地集成到状态估计软件中。实例测试结果表明,带等式约束的增广状态估计方法有很好的实用价值。

基于加权组合和最小二乘法改进的GM(2,1)模型

文章通过分析指出了GM(2,1)模型存在灰微分方程与白化方程无法匹配以及默认经过初始值点的缺陷;利用权值p1、p2对一阶灰导数和背景值进行加权组合,建立了GM(2,1)模型的一种改进形式——GM(2,1,p1,p2)模型,利用最小二乘法确定系统最终参数。实例验证结果表明,改进GM(2,1)模型具有更高的预测精度。

基于加权最小二乘法的精确时钟同步算法研究与实现

提出了一种基于加权最小二乘法的从时钟频率自补偿算法。该算法采用从时钟频率自补偿算法解决了每两次PTP同步之间时钟漂移偏差逐步扩大的问题,并引入加权最小二乘法来求取频率自补偿算法中的动态补偿值。该算法在以Altera Cyclone Ⅱ FPGA为主控芯片的开发平台上通过了验证,测试结果表明,算法的引入显著提高了PTP的同步精度,同步精度达到1μs。

一种基于最小二乘法的广义加权组合预测模型

研究数据预测问题,传统最小二乘法所确定的单项预测模型,一方面不能很好地利用不同模型的信息,另一方面当拟合效果不佳时预测误差较大。针对最小二乘法的缺点,构建了一种新的预测模型———广义加权最小二乘组合预测模型。通过最小二乘法确立多个单项预测模型,经过广义加权组合法综合不同模型的信息,利用非线性规划法求解最优权系数,最终得到组合预测模型。经仿真计算,证明了该方法的可行性及优越性。

加权约束最小二乘法计算等效静力风荷载

基于平均风压与脉动风压根方差相组合的分布模式,利用加权约束最小二乘优化方法计算等效静力风荷载,在计算时通过约束条件来限制等效荷载的大小,并通过引入权值因子确保等效荷载作用下典型响应的正确性.算例分析结果表明,该方法可用于计算大跨结构的多个目标峰值响应,克服了传统方法仅能等效单个响应的缺陷,对绝对值较大的目标响应等效精度较高,并且典型响应的等效精度要大于一般响应;同时可以有效控制等效荷载的大小,计算得到的等效荷载变化比较均匀,没有出现风压大小及方向剧烈变化的情况.

以加权最小二乘法建立生物分析标准曲线的若干问题

以加权最小二乘法建立生物分析标准曲线的若干问题钟大放（沈阳药科大学药物分析研究室沈阳１１００１５）根据国际上有关生物分析方法确证的指导原则，要求对不同浓度生物样品测量结果的相对误差不得超过１５％或２０％。由于生物分析所测定的浓度范围宽，若采用普通最小...