时间序列分析在粮食产量预测中的应用

在预测粮食产量中可以应用时间序列分析.叙述了时间序列模型的辨识、预测及建模过程,利用Matlab系统辨识工具箱对时间序列进行数据预处理,相关分析,ARMA模型参数估计,并对2010年的粮食产量进行了预测.

基于Kullback-Leiber距离粗差探测的Bayes方法

从影响分析角度,基于Kullback-Leiber距离提出了粗差探测的Bayes方法。对非等权独立观测情形,在一定先验分布下,对数据删除模型、方差膨胀模型和均值漂移模型进行了比较分析,给出3种模型相应的Kullback-Leiber距离的计算公式,建立了粗差探测的判别法则。最后将该方法应用于边角网的粗差探测,取得了较好的效果。

不同类型识别变量的自回归模型异常值探测的Bayes方法

讨论基于自回归模型(AR模型)的时间序列数据中异常值探测的Bayes方法。该方法针对自回归模型引入不同类型的识别变量,通过比较这些识别变量的后验概率值与事先给定的阈值来进行异常值定位;基于Gibbs抽样算法,提出识别变量后验概率值的计算方法和异常值的估算方法;进行了大量的模拟试验并把该方法应用于卫星钟差实测数据的异常值探测,结果表明,该方法对于解决时间序列数据中在同一时刻或不同时刻出现加性异常值或革新异常值的探测问题是可行的和有效的。

基于均值漂移模型的抗差估计

将均值漂移模型引入抗差估计,提出一种新的抗差估计模式。根据该方法,可以在抗差处理过程中不对权阵作任何改变,避免出现秩亏矩阵,适于相关观测数据的处理。算例表明,该方法具有很好的抗差性。

结合测量值与预测值的最优权值分配方法

针对目标跟踪中多传感器数据融合的实际问题,将预测值与观测值结合一起用最优权值分配方法定权,提出了多传感器数据融合中结合测量值与预测值的最优权值分配方法。该方法相当于增加了一个传感器,理论上提高了融合的精度。同时,基于相邻测量值的一阶差值建立机动频率函数,实现了对当前统计模型的改进,提高了跟踪效果。实测结果表明,本文建立的机动频率函数方法能显著改善目标跟踪效果,结合测量值与预测值的最优权值分配方法的跟踪精度优于标准的最优权值分配方法。

目标径向速度求解方法的研究

针对某些条件下目标径向速度无法直接测量的问题,讨论了如何利用雷达和GPS测量系统的测量数据间接求解目标径向速度。首先对雷达和GPS测量系统给出了一种基于距离一阶差分近似求解径向速度的方法,具有易于操作的优点,但在采样间隔较大时测量精度下降严重。接着,根据内积公式对GPS测量系统给出了一种与采样间隔无关的基于速度矢量求解径向速度的方法。该方法求解公式简洁、计算步骤简单、易于理解,解决了如何间接求指定点位的目标的径向速度的问题,具有一定的应用价值。

冲击台冲击波形的确定方法

本文对冲击台在冲击试验前,因测试冲击波形是否符合试验要求而所做的过多模拟测试,会导致试验效率较低、试验材料浪费等问题,在数据试验的基础上,运用泰勒公式和最小二乘法,将复杂的物理模型转化为若干个简单的数学模型,给出了一种冲击台的波形发生器的模拟选定和冲击台提升高度的确定方法,以确定冲击波形。测试数据表明,该方法建立的冲击波形的确定方法是可靠的。

高低温湿热试验箱水路问题分析及改造方法研究

通过湿热试验过程中高低温湿热试验箱水路系统发生的故障现象,在深入分析了试验箱水路系统设计图的基础上,为有效提高装备试验工作的稳定性,提出了水路循环系统以及其电路控制部分的改造方法,对于优化试验箱水路系统设计有十分重要的指导意义。

结合影响分析的抗隐差型Bayes粗差探测方法

通过分析隐差现象产生的原因,将基于观测误差的后验概率法与基于Kullback-Leiber距离的影响分析相结合,并利用逐个搜索法的思想,给出了一种粗差探测的抗隐差型Bayes方法。实验结果表明,采用该方法进行粗差探测切实可行,不但有效地发现了被掩盖的粗差,而且运算简单,效率较高。

处理高杠杆异常值的抗隐差型Bayes方法

给出了一种剔除初始子集中高杠杆异常值的方法。首先根据高杠杆异常值在总观测值集中所占的比例选出若干组观测值,使得至少有一组不含高杠杆异常值的概率很高;然后根据残差最小准则从中选出不含高杠杆异常值的那组作为初始子集;最后用这种初始子集确定方法结合Gibbs抽样给出了相应的Bayes多粗差定位算法。

Ntrip协议在GNSS单基站RTK系统中的应用

0引言随着全球导航卫星系统（GNSS）定位技术的成熟，以及定位精度的提高，使得这个技术在测绘行业的地位越来越重要，采用一个基准站和数个流动站的单基站RTK系统由于具有速度快、精度高、全天候、操作简单、限制条件少等优点，