基于最小截平方和估计的混凝土坝变形监测粗差识别方法

粗差识别是混凝土坝安全监测数据预处理中的一项重要工作。结合变形监测统计分析模型,基于Fast-LTS算法,提出一种混凝土坝变形监测粗差最小截平方和估计识别方法。首先,基于最小截平方和估计,建立混凝土坝变形监测统计分析模型,挖潜变形监测序列与环境影响因子间的关系;其次,划分正常测值序列和疑似粗差测值序列,并针对疑似粗差序列,采用数理统计方法,逐一甄别直至判别出所有粗差。工程实例计算分析表明,本文方法粗差识别成功率达100%,远优于拉依达法则、格拉布斯准则与罗曼诺夫斯基准则等传统判别方法。更高的识别成功率,可为混凝土坝变形监测粗差识别提供一种新途径。

最小截平方和(LTS)估计技术及应用

为了解决OLS估计崩溃点低的问题,系统地介绍了最小截平方和(Least Trimmed Squares,LTS)估计方法及其各种统计特征,并应用LTS回归技术对我国区域经济增长进行了实证分析,结果表明LTS回归技术确实增强了回归的显著性,因此LTS回归技术的应用非常值得推荐.

建立线性相关方程的最小距离平方和法

介绍了建立线性相关方程的最小距离平方和法 (简称最小距离和法 )。它综合考虑X及Y方向离差 ,使点(x ,y)到相关直线距离平方和最小 ,由此确定线性相关关系的定量关系———线性方程。与常用的图解法相比 ,本法所得成果较为客观 ;与传统的单方向 (x或y方向 )最小二乘回归法相比 ,本法所求线性方程不会因坐标系的选取而改变 ,可称为相关方程。最后应用横山和沙河水库资料给出了算例 。

莫诺特类方程参数估计的最小距离平方和法

介绍了莫诺特方程线性化后的参数估计方法。通过对传统最小二乘法的分析,提出了最小距离平方和法。此方法综合考虑x及y方向离差,所求线性方程参数没有方向性,不因两个变量交换位置而改变,且计算简单。给出了计算实例并讨论了各种误差分布情况下适宜选用的参数估计方法。

零均值高斯AR(p)模型参数的最小化残差平方和(RSS)下条件最大似然估计及其最优性

文章简捷地求取了零均值高斯模型参数的最小化残差平方和下的条件最大似然估计量,讨论了参数估计量的相合性、渐近正态性等最优性质。

用最小离差平方和法优化监测断面

本文提出了一个优化地面水监测断面的新方法－最小离差平方和法。该方法采用的基本原理是在保证水质监测的代表性和可靠性的前提下，使优化前后水质监测总均值的离差平方和最小。这样不仅使优化后的断面保证了代表性，而且使整个水体的监测数据具有一定的延续性。该方法在松花江吉林江段上应用是成功的。

改进的最小二乘法在水文分析计算中的应用

在水文分析计算中,经常涉及到变量之间的线性或非线性拟合,而在拟合各种特性曲线时,通常应用以实测资料与拟合曲线间的误差平方和最小作为目标函数的方法———最小二乘法,但这种方法忽视了所有实测点应与拟合曲线间的相对误差尽量不超过某一百分比的原则,为了达到上述要求,提出了非线性的加权最小二乘法及线性相关方程的最小距离平方和法,探讨改进了传统的最小二乘法达到优化的效果。最小距离平方和法与常用的图解法相比,本法所得成果较为客观;与传统的单方向(x或y方向)最小二乘回归法相比,所求线性方程不会因坐标系的选取而改变。最后应用算例进行了初步讨论。

基于改进神经网络PID的主蒸汽温度优化控制研究

针对电厂主蒸汽温度PID串级控制系统参数整定繁琐、自适应性较差的问题,提出一种改进神经网络PID串级控制方法。为了降低主蒸汽温度控制系统的不确定性,基于最小误差熵(MEE)准则训练串级控制中的主神经网络PID控制器,并利用滚动时域窗法递归估计跟踪误差的熵,提升算法运行效率。将主蒸汽温度误差序列和部分可测扰动输入神经网络PID控制器输入层,实现反馈控制与前馈控制相融合,提升控制系统抗干扰能力。通过与采用最小误差平方和(MSE)准则的神经网络PID控制器对比,采用MEE的神经PID控制器可以减小过热汽温的波动,减少控制系统的随机性。

LTS回归与最小一乘法稳健性比较

探讨了可以抵抗回归数据中出现的X与Y空间的多个异常点稳健回归估计方法,介绍了最小一乘法与LTS估计,并利用MATLAB模拟数据,分析以LS,LTS和最小一乘法三种方法对三组模拟数据进行分析比较,表明LTS方法比其他两种的抗粗差效果要好,具有很强的稳健性。

带线性约束的最小一乘问题

本文作为[3]的续篇,考察了带线性约束的最小一乘问题的解的存在唯一性,并制定了计算方案.该计算方案利用了每一轮选代的已有结果,其效率一般比较高.

基于最小截平方和估计的监测数据分析方法

水工程安全监测数据中不可避免地存在离群点,而应用最为广泛的最小二乘法(least square,LS)不具备剔除离群点的能力,反而更易吸收离群点,使回归曲线严重偏离实际。针对LS在此方面的缺陷,本文在最小化残差平方和理论的基础上,提出采用最小截平方和估计(least trimmed squares,LTS)方法来构建水工程安全监控模型。根据实际工程的监测资料并对监测资料分析处理,剔除离群点得到最优数据群。通过求解最优数据群的回归系数,进而得到最接近实际数据的拟合曲线。相比于LS估计,LTS估计所得结果更具有合理性、稳健性,且能够显著提高数据的预测精度。因此,LTS估计在水工程安全监测等数据分析中具有良好的应用前景。

膛压测试仪模拟环境因子校准的数据拟合方法研究

针对膛压测试仪环境因子校准中的数据处理采用最小二乘法进行线性拟合,忽略异常值影响的问题,作者采用最小距离平方和法和加权最小二乘法两种方法分别对校准数据进行拟合,从F显著性检验和样本可决系数两个方面对仿真结果分析,并与最小二乘法相对比,找到更适合在高温高压高冲击的恶劣环境下采集的数据进行拟合的可方便使用的方法来代替最小二乘法,从而获得置信度高、可为武器身管设计提供数据依据的灵敏度系数。仿真结果表明,最小距离平方和法拟合效果最优,但其精度与最小二乘法相差很小,综合考虑最小二乘法因其使用简便更适合对膛压的校准数据进行线性拟合。

基于优化的K均值算法对岩体结构面产状聚类分析

为实现对岩体结构面子集的智能划分,采用改进的K均值算法,将代表结构面三维坐标点通过等面积投影到单位圆平面,用二维点划分子集,并在初始聚类中心选择阶段,比较每一个数据点作为中心时的误差平方和,选取误差平方和最小或能最大限度减小误差平方和的点作为初始聚类中心,从而避免了K均值对初始聚类中心敏感的问题.通过对人工模拟结构面数据进行聚类,证明了该法的可靠性.将该方法应用到实测结构面数据的聚类分析中,结构面被分成两组,每组的结构面个数为132和121,对应的优势产状为268.16°∠48.61°和135.13°∠62.00°.

安氏Ⅲ类错头颅侧位形态的治疗模板分类研究

目的分析安氏Ⅲ类错患者的头颅侧位形态特征及其与治疗的关系。方法收集北京大学口腔医院1997—2000年就诊的安氏Ⅲ类错患者472名,通过影像测量及最小平方和重叠法(PS)处理获得患者的标准化点坐标值并以此为统计指标对472例患者进行聚类分析和亚型分类,并总结各亚型的治疗方式。结果472例患者共分成14类亚型,通过计算机绘图形成了各亚型的图形模板,同一类亚型的治疗方式较一致。结论安氏Ⅲ类错具有不同的颅面骨骼分型,这些分型对于治疗方式的选择具有重要的意义。

考虑管长因素的初分流量方法探讨

环状网初分流量方法中 ,比较适用的是改进的最小平方和法 ,即考虑管长因素的最小平方和法。而管长幂次数的不同对分配结果影响颇大。采用计高幂次管长的最小平方和法分配管网初始流量 ,加重了管长因素对流量的影响 ,并使结果更符合流量分配原则。文章通过对不同幂次数计算结果的分析、比较 ,提出较合理的取值 ,并在算例中得到验证。

球面坐标定位校正鱼眼图片并合成全景图的方法

鱼眼图片相对于普通图片来说具有更宽广的视域,使用2～4张鱼眼图片即可覆盖水平和垂直方向360度的场景.然而鱼眼图片中的场景呈现扭曲现象,因而不能直接使用一般的拼接方式合成全景图.笔者先使用一种鱼眼图片扭曲校正的方法并与相位相关度方法结合获取图像间偏移量的初值,然后迭代求解图像间亮度差的最小平方和函数,来求精图像间的偏移量以及图像扭曲校正参数.

计高幂次管长的分配流量方法

比较了现有的几种环网初分流量方法 。

环状给水管网流量分配方法研究

为探究更为优化的环状给水管网流量分配方法,提出最小立方和流量分配法,并建立数学模型,采用步长加速法求解。对多水源管网进行了实例计算,在年费用、等水压线分布等方面,与最小平方和法作对比分析,结果表明,最小立方和法克服了最小平方和法的不足,流量分配更为合理。

基于最小距离平方和法的水资源利用率和净雨深关系研究

文章基于最小距离平方和最小法,建立水资源利用率和净雨深的非线性相关方程。最小距离平方和最小法是建立水资源利用率和净雨深之间非线性相关方程较好的方法,没有方向性,其综合误差最小。

群决策论文名次的优化模型

文章对评委打分、群决策的特点研究分析,发现在带有主观性且评分缺损系统中,由于不同评委打分习惯的差异,使得直接取均值法及T分数法的排名结果存在较大误差。为提高排名的准确性提出了论文交叉分配的数学模型,根据成对比较矩阵,利用最小平方和法确定了评委的权重。实验表明,新方法明显提高了论文排名的重合度,降低了乱序度。通过计算评委打分及论文得分的欧氏距离,证明了新方法中评委打分的误差度、论文的争议度都有明显降低。