自适应滤波法在洪水预测中的应用

尝试用时间序列分析中的自适应滤波法对江河灾害性洪水进行预测，认为加权因子个数和自适应常数的确定是关键。以荆江沙市站１９５０～１９９５年的年最高水位资料为研究对象，借助计算机编程与计算，确定了最优加权因子个数和自适应常数，建立了适合于该站未来年最高水位的预测模型。预测结果与误差分析表明，自适应滤波法用于江河洪水预测是可行的。

基于自适应滤波法的自由现金流预测模型研究

由于企业的历史现金流量符合时间序列的定义,因此本文借鉴了时间序列分析的研究成果,利用时间序列预测中已被广泛使用的自适应滤波法构建自由现金流预测模型,对具有长期趋势或季节变化的企业自由现金流进行预测,取得了较好的效果。

时变参数估计的一种自适应滤波方法

对于有观测噪声的线性时变系统,本文应用多重时滞系统自适应滤波方法提出了时变参数估计的一种新的自适应滤波算法。仿真例子说明了所提出的算法的有效性。

自适应滤波预测法在电量预测中的应用

用时间序列分析中的自适应滤波预测法,建立某市用电量的预测模型,得到了用电量发展变化的规律;对模型从几个方面进行了分析并与电量预测常用的指数平滑法和灰色法进行了对比,结果表明自适应滤波法适合用于城市电量预测并可认为是一种较好的方法。

自适应卡尔曼滤波法在斜拉桥施工中的应用

在应用标准卡尔曼滤波法处理斜拉桥施工控制误差时,如果施工动态噪声(如施工误差等)的方差、协方差估计误差较大时容易使结果产生发散现象,导致状态估计的不可信。针对这种现象,采用了自适应卡尔曼滤波法。该方法可以在对观测数据进行滤波的同时,实时地对未知的或不确切的系统模型参数和噪声的统计特性进行适当的估计和修正,以补偿滤波中对动态噪声方差或协方差估计的不足,以减弱模型误差的影响,使滤波结果更接近于实际。通过仙桃汉江公路大桥主桥的应用证明该方法是可行的。

基于自适应扩展卡尔曼滤波法的储能电池荷电状态估计研究

荷电状态估计是储能电池管理的一项重要指标。目前工程上广泛使用的安时积分法虽然简单,但是存在诸多局限性。为了提高电量估算的精度和速度,同时考虑实际应用需求,针对储能电池开展了基于自适应扩展卡尔曼滤波(AEKF)法的荷电状态估计研究,以二阶Thevenin等效电路模型为基础,列写状态空间表达式,建立滤波器模型并根据实际情况对算法进行适当改进。仿真实验通过对比扩展卡尔曼滤波(EKF)法和AEKF方法,证实了AEKF方法的优越性。

基于LMS自适应时延估计法的微地形测距系统研究

根据单波束超声波测距原理,向模拟海底钴结壳微地形的水池表面发射超声波,应用自适应滤波方法可以估计超声回波信号的时延,使最小均方误差(LMS)后的回波信号与参考信号之间方差达到最小值,此刻的延时量就是渡越时间t,从而求出探头与目标之间的距离。通过计算机仿真和试验结果表明,将最小均方误差自适应时延法应用于海底微地形高程数据的测量,获得测距精度高,能够适用于海底微地形的探测。

InSAR基于相干图的自适应中值滤波方法

对干涉条纹图的滤波是InSAR数据处理中的一个重要环节,基于干涉图中点的相干系数越大,其置信度越高的特点以及中值滤波具有较强的边缘保持能力的特点,本文将相干图引入中值滤波,提出了一种基于相干图的自适应中值滤波方法,既能实现对影像不同程度的滤波,又能很好地保持相位边缘信息。

UWB定位中的自适应时间延迟估计算法

研究了时延估计算法在超宽带(Ultra Wide Band)定位中的应用,其广义相关自适应时间延迟估计算法的收敛速度慢,在低信噪比条件下时间延迟估计精度较低。针对低信噪比条件下的收敛特性,提出一种最大似然加权的广义相关自适应时间延迟估计算法,并进一步提出了改进的基于最大似然(Maximum Likelihood)加权函数的广义互相关时延估计算法。改进的算法采用加窗法和自适应时变干扰删除滤波法,弥补了原算法计算量大及无法消除时变信号干扰的不足。仿真结果表明,改进的算法计算复杂度明显降低,能够有效地消除其他信号干扰,具有较高的时延估计精度和鲁棒性。

组合预测分析方法及其在物资运输管理中的应用

在物流管理中运输问题非常重要,物资要实现实体转移,都需要通过运输来实现;而要达到运输费用的最小,必须使物资的需求具有前瞻性。根据现代经济学中的预测方法,结合企业物资历年实际需求情况,运用时间序列的趋势移动平均法、自适应滤波预测法、灰色预测法,利用层次分析法确定相应的权重后对未来物资需求进行组合预测,并应用于物资运输管理中,使运输费用达到最小,从而使运输管理更具有现实性及可操作性。

一种节流流量传感器测量滞后的校正方法

针对节流流量传感器的测量滞后问题,提出了一种基于GM(1,1)模型的预测校正方法。该方法首先依据新陈代谢模型对测量数据进行实时更新,然后利用自适应滤波法对新老数据给予不同的权重值,最后基于这些测量数据建立GM(1,1)模型预测下一个数据,并用预测得到的数据来代替节流流量传感器即将显示的数据。实验结果表明:所提方法能有效地解决节流流量传感器的测量滞后问题,平均相对误差小于0.38%,该方法能够满足实际工程的需要。

一种用于三维滑坡模型试验数据处理的新方法

研究了一种用于三维滑坡模型试验数据处理的新方法:首先用"3σ准则"检测奇异数据,然后用时间序列中的自适应滤波法对检测出奇异数据的时刻进行预测,并用预测值替换奇异值,最后用五点三次平滑法对噪声干扰较弱的波动数据进行平滑处理。把该方法运用到三维滑坡模型试验数据处理中,处理结果显示该方法能够有效剔除奇异数据和去除毛刺现象,同时不改变原始数据的正常变化趋势。

车载图像跟踪系统中电子稳像算法的研究

提出了一种新的稳像方法。首先,采用了一种由粗到精、由局部匹配到全局配准的高效配准策略。在粗配准时,提出基于灰度投影均值的 SSDA改进算法,用于快速模板匹配;精配准时,将改进的联合直方图区域计数法用于车载图像序列,在保证精度的同时摆脱大量浮点运算。其次,详细阐述了自适应均值运动滤波法。通过自适应选取滑动窗口的大小,一方面对运动曲线进行平滑以降低抖动,另一方面防止了过稳现象的发生。实验结果表明:该方法能准确、快速实现车载图像配准,且配准精度达到了“亚像素”水平,满足了车载图像跟踪系统对电子稳像技术的实时性及精度要求。

车载图像配准稳定算法中的关键技术

提出一种有效的车载图像配准稳定算法,这种算法的关键技术包括:一是采用由粗到精、由局部匹配到全局配准的两级配准策略,即在粗配准阶段,利用基于灰度投影均值的SSDA改进算法进行快速模板匹配;精配准时,借鉴联合直方图区域记数法的思路,在灰度信息的统计特性空间上巧妙定义一种全局准则函数,既能保证精度又摆脱了大量的浮点运算。二是在运动滤波时通过自适应选取滑动窗口的长度,降低了图像序列的抖动,同时防止过稳现象的发生。实验结果表明,该算法的平移配准误差(+0.254,+0.083)远远小于1个像素,且在一定硬件平台上稳定单帧图像需要14.7ms,仅为同精度其它算法的1/3,从而满足了车载图像系统的实时性和精度要求。

一种基于多时间尺度FFRLS-AEKF算法的动力电池SOC估计方法

针对目前电池荷电状态(SOC)估计算法在硬件处理单元中计算量大,耗费资源多的问题,提出在SOC估算中增大参数辨识尺度,利用带遗忘因子的递推最小二乘法对电池参数进行估计。与此同时,利用自适应扩展卡尔曼(AEKF)算法对电池进行SOC估计,使算法估计结果可随噪声统计特性变化而自适应更新,实现了电池模型参数与状态的联合估计,在此基础上研究不同时间尺度对SOC估算的影响,仿真结果显示:随着辨识尺度的增大,SOC估算精度也会随之下降,计算时间减少,在权衡考虑估算精度和计算消耗时间的条件下,可找到一个最优时间尺度在既保证SOC估算精度的同时减少硬件的计算量。

一种改进的基于GPS某型舰船姿态解算算法

载波相位GPS测姿实施中,其姿态解算是核心技术之一,目前有多种姿态解算算法,其中对于单基线姿态测量,直接算法因具有原理简单、计算速度快、实时性好等特点被广泛应用。但在舰船测姿实施中,对姿态角的测量会产生一定的误差。采用直接算法在解算中没有对粗大误差和GPS信号缺失进行处理,使得解算结果误差较大。因此提出一种改进的舰船姿态解算算法即基于自适应卡尔曼滤波的姿态解算算法。建立航向角和纵摇角的解算模型,从理论上推导了基线越长,航向角测量精度越高;航向角的解算精度比纵摇角的解算精度高;基于自适应卡尔曼滤波的姿态解算算法的解算精度比直接法的解算精度高。通过仿真实验,对上述推理进行验证,航向角的解算精度比纵摇角的结算精度高出一个数量级;改进算法的解算精度比直接算法的解算精度高出一个数量级。

AKF算法在城市快速路行程时间计算中的应用

卡尔曼滤波算法具有动态性、实时性的优点,但在用FCD数据对城市快速路进行行车时间计算中,要求对参数计算值进行实时跟踪与识别,需要使用具有一定跟踪能力的自适应递推算法,如自适应卡尔曼滤波(AKF)算法。文中通过采用AKF算法计算上海市南北高架道路的行程时间,定量证明了AKF算法的高精度。

改进的灰色模型在流动人口预测中的应用

对流动人口的准确预测为城市人口管理提供了重要依据,由于传统灰色模型在预测流动人口方面存在精度不高缺陷,文章基于自适应滤波法对传统灰色模型进行残差修正。以南京市为例,比较分析传统灰色模型和改进后模型的预测结果。通过比较研究发现：改进后的模型能根据历史信息对残差权数进行动态修正,预测精度更高,适用性与可行性更强,发展了信息量较少的灰色系统预测研究的同时有利于政府管理政策的制定。

食品零售价格的预测和结果分析——以武汉市城市食品零售价格为例

文章首先介绍了用自适应滤波法进行数据预测的基本理论,并通过对武汉市城市食品价格进行预测这一实例具体讲解了自适应滤波法的使用步骤。其次对城市食品以往价格和预测价格的一个比较分析,并通过对比结果给出了相应的控制城市食品价格的对策。

景象匹配辅助导航在弹道导弹末制导中的应用

对景象匹配定位导航的工作原理进行了数学化描述,讨论SINS/SMNS组合导航系统的信息融合算法,重点研究了其中两种信息融合算法:外推法和Lyapunov自适应滤波算法.通过仿真实验表明,景象匹配可有效地减小组合导航系统的位置误差.