基于最小二乘的阵风响应非线性降阶模型研究

阵风是大气中一种强度较大的风扰动。降阶模型是解决阵风响应CFD数值模拟计算成本高和周期长的有效手段。针对阵风响应的高效高精度计算分析需求,基于非定常CFD数值模拟和本征正交分解并行方法,研究发展了基于物理的非线性最小二乘法阵风响应非线性预测降阶模型,采用亚声速和跨声速算例进行了验证。阵风响应非线性降阶模型预测结果与CFD非定常计算结果的对比分析表明:该模型具有可靠的计算精度和较高的效率,适合用于飞机设计所需的阵风精确高效快速分析。

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。

基于最小二乘法的γ辐射监测仪非线性校正

针对γ辐射监测仪的剂量率与计数率的非线性问题对辐射监测精确测量产生的不利影响,本文提出了一种基于最小二乘法的非线性校正方法,通过程序设计实现对整个非线性区间的最优化分段性拟合,得到不同的拟合函数,达到高精度拟合的要求。测试结果表明:经过非线性校正,其相关系数达到了1,提高了拟合精度;相对固有误差<±10%,该方法能够显著提高测量精度,有效地减小测量误差。

一元非线性回归线性化处理的最小二乘法的加权修正

一元非线性回归线性化处理的最小二乘法的加权修正哈尔滨医科大学公共卫生学院大骨节病研究所康春阳，杨建白对数据（ｘｉ，ｙｉ）（ｉ＝１，２，…ｎ）的线性回归通常采用最小二乘法处理，没回归方程为ｙ＝ａ＋ｂｘ，则ａ、ｂ是使残差平方和Ｑ（ａ，ｂ）＝（１）达到最小...

基于加权最小二乘法的分数延时滤波器设计

相较于传统的可变分数延时滤波器无法满足延时的实时变化,Farrow结构延时滤波器因其独特的结构可以灵活地调整时延且不需重新设计滤波器系数。以加权最小二乘法作为分数延时滤波器系数配置的基本方法,通过建立离散加权平方误差函数对滤波器系数的配置进行理论推导。并设计一种最小化幅度响应最大绝对误差的迭代判断条件来确定权重函数,用以更新滤波器系数来实现滤波器性能的优化。

多项式偏最小二乘法对非线性体系红外谱图的分析

文章利用了一种非线性模型多项式偏最小二乘法(PPLS),结合傅里叶变换红外光谱遥感技术,对大气中的五组分混合体系进行了同时分析。并与偏最小二乘法(PLS)得到的结果进行了比较,PPLS显示出较好的处理非线性数据的能力。尤其是对混合物中的苯和氯仿的预测,均方根预测误差(RMSEP)分别是0.043和0.087,用PLS预测相应的RMSEP为0.402和0.842。PPLS的这一预测精度,可以满足遥感傅里叶变换红外光谱对大气中有毒气体的实时、在线监测的需要。同时PPLS可以用较少的潜变量对变量进行解释,显示出PPLS模型的稳健性和简单化。

基于改进型非线性最小二乘法的作物模型隐含参数估计

为了使作物生长模型中的参数最优化,提出了一种改进型非线性最小二乘法在作物生长模型中隐含参数估计的应用技术,针对多目标项的情况提出了权矩阵的自动计算方法。通过良好的人机交互界面,使得该方法更精确、更有效、更方便。实验表明:用该方法对作物模型进行参数优化后,再对番茄生长的动态过程进行仿真,对模拟值和实测值进行比较,两者拟合程度很好。

基于最小二乘法的欠驱动水面船舶模型预测控制

针对欠驱动水面船舶轨迹跟踪控制问题,根据模型预测控制(Model Predictive Control, MPC)原理,提出一种基于参数化模型的非线性模型预测控制(Parameterized Model-Nonlinear Model Predictive Control, PM-NMPC)方法。采用最小二乘法对船舶的参数化模型进行辩识,设计PM-NMPC控制器。对环境干扰下的某集装箱船艏向角控制和轨迹跟踪进行试验,验证控制算法的有效性,并将该控制器与比例积分微分控制器(Proportional plus Integral plus Derivative cotroller, PID cotroller)控制器进行对比。仿真结果表明,PM-NMPC控制器轨迹跟踪效果更好,对未知干扰具有更强的稳健性。

最小二乘法在热电偶电势非线性软件补偿中的应用

详细讨论最小二乘法拟合热电偶E-T曲线软件补偿的计算方法,并自行设计计算机程序.与硬件方法相比具有成本低、易调试、精度高等优点.实践证明,这种软件补偿法误差在0.5℃以下,是一种应用广泛的计算方法.

基于投影寻踪的非线性鲁棒偏最小二乘法及应用

来自工业现场的数据往往具有非线性特性且包含离群点,利用非线性偏最小二乘法(partia lleast squares,PLS)建模易受离群点的影响.针对这一问题,结合径向基函数(radial basis function,RBF)网络,本文提出了一种基于投影寻踪的非线性鲁棒PLS方法.该方法首先利用RBF变换将自变量与因变间的非线性关系转化为线性关系;然后利用投影寻踪算法提取变换后自变量的鲁棒偏最小二乘法成分;最后建立鲁棒PLS成分与因变量之间的鲁棒线性回归模型.将该方法应用于湿法冶金萃余液pH值软测量建模问题,结果验证了其有效性.

采用非线性最小二乘法实现圆环天线阵的方向图综合

为使阵列天线获得圆对称方向图,通常采用环阵的排列方式。本文研究了圆环阵列天线的特殊方向图综合方法,文中采用非线性最小二乘法对影响天线方向图的诸多参数,如单元的幅度和相位、单元间距以及单元在阵中的位置进行了优化设计,使阵列方向图在最小二乘意义上逼近预先给定的理想方向图。仿真结果表明该方法可行、有效。

求解非线性多结构回归模型的加权最小二乘估计法

文章针对基于非线性多结构回归模型的参数估计问题,提出了带权值的最小二乘估计法;讨论并证明了最优加权的存在性和优越性;通过数值仿真分析比较,验证了此方法的精度。

基于全局非线性可分离的最小二乘法的飞机颤振模态参数辨识

考虑在输入-输出数据都带有噪声的前提下,将偏差补偿最小二乘算法(CLS)进行推广得到非线性可分离的最小二乘算法(NSLS)。采用适用于噪声环境的非线性可分离的最小二乘算法可准确地辨识飞机的颤振模态参数,该算法结合传递函数模型,将带噪声系统的辨识问题转化为非线性可分离的最小二乘问题。利用该算法,两噪声的方差值和传递函数中的模型参数可分离地估计出来。最后利用试飞试验数据辨识飞机的系统参数,验证了该方法的有效性。

基于均匀设计及非线性偏最小二乘法的非闭合电极ECT传感器参数优化设计

提出了一种非闭合电极电容层析成像(ECT)传感器结构参数的优化方法。采用均匀设计结合非线性偏最小二乘(NPLS)回归,提取传感器结构参数(电极极板的宽度 l、绝缘外壳的壁厚δ_1、屏蔽罩与绝缘外壳间距δ_2及绝缘外壳材料的相对介电常数ε)与待优化指标(敏感场的均匀度及灵敏度指标 p′、最大与最小电容的比值 K)间的函数关系,建立相应的优化目标泛函,通过对优化目标泛函的求解,最终获得传感器结构参数的最优值。并以10电极非闭合电极 ECT 传感器为研究对象,进行了结构参数的优化设计,根据优化结果设计制作了非闭合电极 ECT 传感器,对其成像进行了仿真与实测。结果表明,参数优化后的传感器图像重建质量优于未优化的传感器。

非线性方程组求解的超混沌序列最小二乘法及其应用

针对非线性方程组的求解在工程上具有广泛的实际意义,经典的数值算法如牛顿法存在其收敛性依赖于初值而实际计算中初值难确定的问题,将超混沌序列和最小二乘法结合,应用二维离散超混沌系统产生迭代初始点,提出了应用超混沌序列的最小二乘法求解非线性方程组全部实数解的新方法.测试结果表明新方法的正确性和有效性.

双频阵列天线方向图的非线性最小二乘法综合

研究了一种20GHz和30GHz双频六角形阵列天线方向图的综合方法。采用了非线性最小二乘法对影响天线方向图的诸多参数,如单元的幅度和相位、单元间距以及单元在阵中的位置进行了优化设计,以使双频阵列方向图在最小二乘意义上逼近预先给定的理想方向图。仿真结果表明该方法可行、有效。

精确的炮弹定位方法——非线性最小二乘法

利用非线性最小二乘法建立模型 ,用 MATLAB求解并进行灵敏度分析 .得到炮弹精确的坐标位置 .

基于加权最小二乘法的变保真代理模型

构建代理模型所用样本点可以分为高保真(high-fidelity,HF)和低保真(low-fidelity,LF)两类,前者准确率高,后者计算成本低,为了同时发挥两者的优点,提出了一种基于加权最小二乘法的变保真代理模型(MFS-WLS),该模型利用少量HF样本和大量LF样本,计算LF修正因子和差异函数的未知系数以表示高保真响应。将MFS-WLS与工程优化领域常用的两种变保真和一种单保真代理模型进行比较,结果表明MFS-WLS具有较高的预测精度和鲁棒性,最后通过压力机上梁轻量化设计案例进一步验证了模型的实用性。

基于一元线性回归模型异方差对加权最小二乘法的考察

作为普通最小二乘法的改进,加权最小二乘法用于存在异方差问题的线性回归模型的参数估计。文章通过对加权最小二乘估计量、加权最小二乘变换的分析,并结合实际例证研究发现,加权最小二乘法在应用中存在一些不足之处,因而当发现模型存在异方差时使用加权最小二乘法是存在风险的。