风机特性曲线数据拟合最佳次数的确定

根据最小二乘法原理 ,采用曲线拟合方法 ,对矿井主扇性能测定的实际特性曲线数据进行逐次拟合 ,通过比较得出风机特性曲线采用 5次多项式拟合效果最佳。

汽车制动性能检测中制动力数据拟合与优化方法研究

在分析传统的汽车制动力检测数据拟合方法存在不足的基础上,提出了采用三次B样条函数拟合与优化的新方法,并对该方法进行了深入的理论分析。试验结果和应用情况表明:该方法很好地解决了汽车性能检测中难以解决的制动力检测数据的分析与处理问题,使其检测精度、数据重复性乃至整个检测系统的稳定性与可靠性都大为提高。最后,对该方法的软件实现技术作了简单介绍。

基于Origin矿山开采沉陷数据拟合求参研究

为了求取开采沉陷预计参数,在分析传统求参所存在的问题和拟合求参基本原理的基础上,指出利用概率积分法沿走向和倾向主断面拟合实测数据更符合工程实际需要。基于Origin绘图和数据分析软件,针对概率积分法预计模型,采用Simpson数值积分开发了相应的应用程序,拟合算法采用Marquardt算法。通过实测数据的处理,完成了1124工作面的基于概率积分预计模型的数据拟合过程,得出了相应的预计参数。表明在松散层较厚时,下沉盆地的边缘拟合值与实测值偏差较大,概率积分预计模型更适用于松散层较薄的地表移动和变形预计。

基于数据拟合和主成分分析的多组分PAHs神经网络定量分析

多组分多环芳烃（PAHs）荧光光谱的神经网络定量分析在网络训练过程中需要大量训练样本以提高辨识精度,使得基础实验工作量大且耗时耗力。针对这个问题,文章试验性地采用数据拟合代替部分基础实验,将实验得到的14个训练样本增加到27个;并采用主成分分析法简化神经网络结构,将网络的输入节点数从60维降低到3维。在对二组分混合PAHs溶液的辨识结果表明,通过将14个实验样本拟合成27个训练样本来预测3个待测样本的浓度,能够在保持辨识精度的同时减少基础实验工作并简化神经网络结构,回收率达到89.6%~109.0%,达到了预期目的。

基于数据拟合的宽带频谱窄带干扰提取方法

有效提取宽带频谱中窄带信号,统计和分析电波环境频谱中干扰信号特征,能为射电天文台站干扰源查找及干扰缓解策略提供重要支持。提出一种基于数据拟合的窄带干扰提取方法。首先,介绍了接收机中频频谱数据获取方法。基于中频频谱特征,采用多项式曲线、正弦曲线、高斯曲线对频谱数据进行拟合,分析了三种曲线拟合的残差平方和和相关系数,选用7级高斯曲线作为中频频谱的拟合曲线,基于拟合曲线设定干扰阈值,依据拟合曲线残差,提取宽带频谱中干扰信号;另外,采用7级高斯曲线对典型方向的8组频谱数据进行拟合处理及干扰信号提取,并对拟合结果的残差平方和和相关系数进行分析,验证了干扰提取方法的有效性。

由试验数据拟合重庆红粘土的屈服条件

依据广义塑性力学原理,介绍了屈服面的物理意义。直接从三轴试验和真三轴试验的试验数据拟合重庆红粘土的屈服条件,给出了重庆红粘土的3个屈服面(体积屈服面、q方向上的剪切屈服面以及θσ方向上的剪切屈服面)的数学表达式。结合数值算例,证明了提出的3个屈服面表达式的合理性。

地铁站楼梯行人流交通特征的数据拟合分析

随着中国城市化水平的不断提高,行人在整个城市交通体系中的影响越来越大,越来越多的研究开始关注行人交通。但目前国内外对行人交通的研究都集中在水平步道上,尚没有对楼梯的行人流特征的研究,特别是缺少对大城市重要人流重要集散地的步行楼梯行人流特征的分析研究。通过对上海市赤峰路轻轨车站、上海人民广场地铁站和上海火车站地铁站等几个重要的行人集散地的楼梯行人流的特征调查,以定性分析为基础得到楼梯行人流的密度-速度、密度-流率的函数关系类型,并采用Matlab等软件进行函数拟合,得到换乘枢纽的行人流特征函数及楼梯行人流特征模型。为合理设置换乘枢纽内楼梯设施,提高楼梯的通行能力,更好组织行人流提供依据。

运用泽尼克多项式进行物面波前数据拟合

本文提出了一种运用泽尼克（Ｚｅｒｎｉｋｅ） 多项式的波前数据拟合方法－ 给出了离散点上正交多项式的构造并描述了具体计算步骤－ 可对待测物面低调制度点、散斑点、噪音及灰尘点区域进行波前数据拟合，通过一定阈值的设定，将误差点用掩模滤除并予以拟合－ 进一步提高了物体测量精度－

基于遗传算法的一种数据拟合方法

基于遗传算法,提出了一种数据拟合方法,通过对函数参数进行编码,多次进行交叉变异操作,最终得到参数估计值。实验结果表明,该方法是有效可行的。

观测数据拟合分析中的多重共线性问题

为有效克服在工程安全监测数据及统计数据的拟合与预测研究中,采用最小二乘回归法难以有效识别自变量因子间的多重共线性并消除其对回归模型精度影响的不足,引进偏最小二乘回归(PLSR)方法,对观测数据变量及其影响因子进行拟合与预测分析。将模型拟合预测与非模型式的数据内涵分析有机结合,可同时实现回归建模、数据结构简化以及因子间的多重共线性分析,并通过交叉有效性检验来控制模型精度。结果表明:PLSR方法对系统信息和噪声有良好的辨识能力,能有效克服因子多重共线性对模型精度的影响,使模型结果对实测变量的物理成因解释更趋合理,因而比最小二乘回归方法更具广泛适用性。

电法测井中基于遗传算法的非线性数据拟合研究

Authors have developed a technique base on genetic algorithm (GA), which is mainly based on ideas and techniques from genetic and evolutionary theory. To improve the efficiency of the data fitting, some techniques to enhance the efficiency of GA and to reduce the possible solutions have been proposed. A numerical example in the case is also given, whose result shows GA can efficiently solve nonlinear data fitting problems and these techniques are able to greatly improve the efficiency of nonlinear data fitting.

一种用于线性参数的l_1数据拟合的新方法

采用l1范数准则函数对数据进行拟合的方法称为l1数据拟合。提出了当测量数据列中存在个别数据有较大测量误差时 ,采用l1准则函数进行数据拟合要优于二次性准则函数。通过建立l1准则函数与二次准则函数间的关系 ,讨论一种用于线性参数的l1数据拟合的新方法 ,并给出了相关的结论。

数据拟合中自动微分技术的应用

自动微分（ＡＤ）以非标准分析理论为基础，是计算机数值计算与分析领域内的一项完全崭新的技术．通过对ＡＤ原理的研究，利用面向对象编程（ＯＯＰ）技术实现了ＡＤ技术，并将其引入到非线性规划领域．作为例子，将ＡＤ移植到牛顿法中，进行了数据拟合试验．研究表明。

三角函数曲线数据拟合最佳次数的确定

在实际问题中测得的实验数据有时需寻求简单函数逼近来分析,曲线拟合的最小二乘法在解决这类问题的数据处理和误差分析中应用非常广泛。为了便于说明这种方法的应用,根据最小二乘法原理,采用曲线拟合方法,运用Matlab仿真工具对三角函数实际特性曲线进行拟合,在分别采用3、5、7、9次多项式进行拟合实验的基础上,分析拟合实验效果,通过比较得出正弦函数特性曲线采用5次多项式拟合效果最佳,避免了人工处理数据的随意性,减小了误差。

基于改进遗传规划算法的数据拟合

针对传统数据拟合方法需预先估计基函数、依赖于应用领域等问题,基于遗传规划的动态可变特性,提出将遗传规划与最小二乘法结合,设计具有一定通用性和自适应能力的数据拟合算法。在分析传统遗传规划算法的基础上,详细介绍了算法改进方法,并针对各种类型的拟合数据进行了对比实验。实验结果表明,该算法不仅可以应用到多种场合,而且可以提高拟合效率与精度。

一种新型双权值人工神经元网络的数据拟合研究

在本文中提出了一种针对新型双权值神经元网络的数据拟合算法 .采用这种新型网络结构和算法 ,可以克服传统的通用前馈网络中BP算法易陷入局部极小的问题 .通过实验比较证明在相同的网络规模下 ,采用这种新型网络结构和算法可以取得比径向基 (RBF)网络更高的拟合精度和更少的迭代次数 .

由CDT数据拟合S-T关系用于温度链产生声速剖面

海水声速（C）是温度（T）、盐度（S）和深度（H）的函数，经验公式一般表述为：

一种用于非线性参数的l_1数据拟合的新方法

采用l1 范数准则函数对测试数据进行数据拟合的方法 ,称为l1 数据拟合。本文讨论了一种用于非线性参数的l1 数据拟合的新方法 ,其算法采用递推形式 ,具有概念清晰、易于偏程的特点。计算结果表明 。

离散数据拟合模型的研究与实现

最小二乘支持向量机引入到离散数据拟合中,代替传统的最小二乘法解决离散数据拟合问题。推导了用于函数估计的最小二乘支持向量机算法,构建了基于最小二乘支持向量机的离散数据拟合模型,并对电机数据拟合进行了研究。结果表明,最小二乘支持向量机拟合离散数据比最小二乘法精度更高、拟合效果更好。

基于SVR的火控系统解算诸元数据拟合方法

火控系统动态精度测试,需要以对火控系统实际输出射击诸元数据的有效数据拟合为前提。采用SVR方法,可将非线性的复杂函数转化为高维特征空间的线性拟合问题。利用ε不敏感损失函数,描述了采用SVR对火控系统解算诸元的拟合方法,并通过与多项式拟合与神经网络拟合方法相比较,表明了SVR方法的有效性。