钻井液卡森模式流变参数非线性最小二乘估计新算法

针对卡森流变方程的特点,提出了一种非线性最小二乘估计的新算法。该算法不需要人工给定迭代初始值,迭代过程稳定的收敛到参数允许区域中的唯一最小点,不会陷入极小点陷阱,存储需求量小,收敛速度快。新算法是一个全局优化算法,所得到的流变参数估计具有拟合残差近似无偏性和方差几乎为最小的特征。利用实际钻井液数据计算的实例表明,新方法具有比线性回归方法更小的拟合方差、相近的均值及优良的拟合残差统计特性。该方法可以应用到钻井液卡森流变模式流变参数的确定、钻井液流变模式优选及钻井液性能调整和评价等方面。

基于改进粒子群优化的非线性最小二乘估计

针对测量数据处理中非线性模型参数估计理论广泛使用的传统牛顿类算法对初值的敏感性问题,提出了一种求解非线性最小二乘估计的改进粒子群优化算法。该算法利用均匀设计方法在可行域内产生初始群体,无需未知参数θ的较好的近似作为迭代初值,而具有大范围收敛的性质;通过偏转、拉伸目标函数有效地抑制了粒子群优化算法易收敛到局部最优的缺陷。给出应用该方法到NLSE的具体步骤,通过仿真实验证明该算法的有效性。

三维CT重建几何参数的非线性最小二乘估计

重建几何参数的精度是3D-CT(Three Dimensional Computed Tomogra-phy)重建中严格控制的指标,在实际的X射线扫描成像中,这些参数无法直接测量得到,从而难以保证其精度.介绍了利用非线性最小二乘估计Feldkamp三维重建几何参数的方法,根据空间质点质心的投影位置与其投影的质心位置重合的原理,通过计算空间质点(实验中采用近似质点的目标体)投影质心坐标,求解非线性方程组估计重建几何参数的最优解.计算机模拟结果表明,在参数向量初始值接近于真值的情况下,估计所得参数值有较好的精度和重复性.利用此方法估计所得实际扫描系统的几何参数值进行三维重建,也得到了很好的重建结果.

非线性最小二乘估计的遗传算法

探讨了用遗传算法进行非线性模型参数估计的可能性,设计了非线性最小二乘估计的遗传算法,并用实例验证了该算法的有效性。通过比较该算法与其它算法的结果,得出了一些具有参考价值的结论。

基于线性最小二乘估计的双基地声纳定位优化算法

针对双基地声纳系统存在冗余信息的问题,基于线性最小二乘估计理论提出了一种定位优化算法,建立了T/R?R型声纳系统水下定位的数学模型。通过MATLAB软件的仿真分析,给出了影响该算法性能的各个因素,并与传统TOL算法进行了对比。仿真结果表明,采用线性最小二乘估计算法能更好地利用系统测量的冗余信息,显著提高双基地声纳基线区和侧边区的定位精度。该算法具有受基线长度和站址误差影响小等优点,是一种具有工程应用价值的双基地声纳定位算法。本文的研究可为多基地声纳定位优化问题的研究提供理论基础。

多元响应回归模型及其参数的非线性最小二乘估计混合算法

针对多元响应数据的特点,建立了一个多元响应回归模型,对参数的非线性最小二乘估计进行了探讨。结合拟牛顿法和信赖域算法建立了一个非线性优化的混合迭代算法,该算法在一定条件下具有全局收敛性和超线性收敛性,对参数的非线性最小二乘估计是有效的。

网络控制系统T-S模型的建立——基于非线性最小二乘估计法

对具有时滞的不确定非线性离散网络闭环系统的建模方法进行了探讨,提出了一种基于非线性最小二乘估计的T-S模糊模型的建立方法,仿真结果验证了该建模方法的有效性。

带插值条件的拟线性最小二乘估计

提出了带插值点的拟线性最小二乘法,并给出了带插值点的拟线性最小二乘法拟合的最小二乘估计,证明了及其参数具有无偏性。

非线性最小二乘估计的蚁群单纯形混合算法

基于对单纯形算法和蚁群算法的分析,提出了非线性最小二乘估计的蚁群单纯形混合算法,并用实例证实了该算法既具有单纯形算法收敛较快的优点,又能以较大概率得到全局最优。

非线性最小二乘估计算法拟合水泥浆流变参数

在进行固井工程设计时,水泥浆紊流临界排量及摩阻压降的计算都需要水泥浆流变参数。(H-B)模式是描述水泥浆比较好的流变模式。针对这种非线性流变方程,提出了非线性最小二乘估计新算法,并用VB程序设计语言进行了编程验证。该方法可用于水泥浆流变模式优选、流变参数的确定,水泥浆流变性能的评价以及固井设计之中。

非线性最小二乘估计的蚁群遗传融合算法

基于对遗传算法和蚁群算法的分析,提出把蚁群算法和遗传算法相结合的混合算法,有效避免了两种算法的不足之处,并将该混合遗传算法用于非线性最小二乘参数估计中,算例验证了该算法的可行性和有效性。

基于区间全局优化的非线性最小二乘估计

分析了使用区间全局优化算法进行非线性系统模型参数估计的原因,介绍了非线性最小二乘估计和区间全局优化算法.在非线性系统模型参数估计中,相对于通过优化目标函数求得待估参数点估计的现有算法,基于区间分析的区间全局优化算法不仅可以求得待估参数的点估计,还可得到肯定包含待估参数真值的估计区间,并且该算法还具有计算结果稳定以及更大范围收敛的性质.通过仿真实验并与其他方法进行比较,结果表明算法的可行性和有效性.

非线性最小二乘定位问题的全局收敛解法

将全局收敛策略与牛顿法相结合,得到了对初值不敏感的迭代算法。将该算法应用于非线性最小二乘目标定位中,在初值受测量误差影响而估计不准的情况下,可以通过迭代得到精度更高的解。推导了应用于双基地二维目标定位情况下的全局收敛牛顿法。

遗传算法在非线性最小二乘平差中的应用

为克服线性化经典平差的不足,尝试利用遗传算法全局和局部搜索力强的优势,进行非线性最小二乘参数估计。对遗传算法涉及的六要素及其非线性估计的精度评定等作了研究和分析。最后通过算例验证了其处理非线性问题的有效性。

全局收敛高斯-牛顿法解非线性最小二乘定位问题

将全局收敛策略与牛顿法相结合得到对初值不敏感的迭代算法 ,将该算法应用于非线性最小二乘目标定位中 ,可以在初值受测量误差影响而估计不准的情况下 ,通过迭代得到精确解。

基于偏最小二乘法的组合S型增长曲线预测模型与应用

在许多时间序列预测中,常用S型曲线描述增长过程。由于S型曲线形式多样,结构不同,对同样观测值预测,结果略有差别。为了增加预测精度,提高预测的可靠性,考虑不同增长曲线预测结果存在多重共线性,该文利用偏最小二乘法,建立组合S型增长曲线,实例表明组合S型增长曲线预测结果精度高。

非线性回归模型参数估计的区间分析方法

现有很多方法都属局部搜索方法,不能保证得到问题的全部全局最优解,而基于区间分析的区间全局优化算法则能在给定精度范围内求出问题的全部全局最优解,并能给出满足要求的包含最优解的任意小区间。基于此,给出了非线性回归模型参数估计的区间全局优化算法,论述了算法求解问题的基本思想、解算步骤、基本算法和加速工具等,并将其应用于非线性回归模型参数估计中,仿真实验结果验证了所给算法的可行性和有效性.

微机械陀螺温度混合线性回归补偿方法

环形振动微机电陀螺受温度影响较大,并且还具有很强的自回归特性。针对传统的分段拟合等温度模型均难以精确补偿陀螺受温度影响的问题,提出了一种基于混合线性回归的温度补偿模型。该方法根据混合线性回归模型的特点将陀螺自身的影响以及温度变化等因素考虑到温度补偿模型中,采用多元线性回归方法确定各项的系数,通过对残差的正态检验确定模型是否能够较好的符合陀螺数据的变化规律。验证试验结果表明:补偿后的均值可以减小1～2个数量级,并且该温度误差补偿方法重复性好,具有重大的工程应用参考价值。

一种新的二进制检测传感器网络定位跟踪方法

根据同时检测到目标的两个传感器节点对目标进行定位的特点,提出了一种适用于二进制检测传感器网络的改进质心定位法;给出了一种基于线性最小二乘估计的目标跟踪算法,并结合质心定位法和改进质心定位法,得到了目标运动的航速和航向。仿真表明:改进的质心定位法相比于质心定位法,具有更高的定位精度;基于线性最小二乘估计的目标跟踪方法可以获得较为准确的目标航速和航向。

稀疏条件下基于散射点估计的SAR切片超分辨重建

从合成孔径雷达(SAR)成像模型出发,在稀疏条件下,该文结合散射中心理论,从低分辨率图像中估计高分辨率图像的散射点参数,用若干sinc函数对感兴趣目标区(ROI)进行重建并抑制旁瓣,获得超分辨ROI切片。基于非线性最小二乘(NLS)估计给出了该超分辨重建问题的迭代求解算法,并以Terra SAR-X数据进行仿真验证,仿真结果表明,该文所提方法相比双立方插值和1范数正则化方法能够获得更高的空间分辨率与目标杂波比(TCR)。后续分析表明,散射点参数的估计精度受到信噪比和sinc函数重建3 d B带宽共同影响,重建3 d B带宽越大对噪声的鲁棒性越强。