广义最小二乘法(RGLS)用于阻力控制系统的建模研究

针对拖拉机阻力控制系统这一复杂非线性系统，通过分析与实验确立了系统模型结构，并进而运用广义最小二来辨识方法（RGLS）建立了其完整的数学模型，从而认定了该系统是一个含死区非线性环节的三阶闭环系统。

基于广义最小二乘法加速度传感器的动态建模

针对数学模型在动态校准实验数据处理中的重要地位,结合Hopkinson杆对加速度传感器测试系统动态校准所得实验数据,介绍了一种基于广义最小二乘法的动态数学模型建立方法。并利用Matlab/Simulink模块进行了仿真验证,由仿真结果表明该时间域数据处理方法具有简洁性、准确性的特点,特别适合于动态校准中建立差分方程模型。

一种基于最小二乘法的广义加权组合预测模型

研究数据预测问题,传统最小二乘法所确定的单项预测模型,一方面不能很好地利用不同模型的信息,另一方面当拟合效果不佳时预测误差较大。针对最小二乘法的缺点,构建了一种新的预测模型———广义加权最小二乘组合预测模型。通过最小二乘法确立多个单项预测模型,经过广义加权组合法综合不同模型的信息,利用非线性规划法求解最优权系数,最终得到组合预测模型。经仿真计算,证明了该方法的可行性及优越性。

迭代广义最小二乘法的建立及其在重复测量数据中的应用

线性回归模型是处理两个或两个以上变量问线性依存关系的统计方法，是医学研究中最常用的统计学模型之一。在确定了线性回归模型的形式，又确定了自变量选取的情况下，就需要对模型的各个系数进行估计以及对系数估计值的统计学意义进行探讨，在临床研究中有时还需要对不同回归系数估计值之间的差异是否有统计学意义进行检验。

基于广义最小二乘法的系统模型辨识及应用

为了给控制系统设计提供一个有力的依据,提出了一种基于广义最小二乘法的模型参数辨识方法。首先,由CV I结合PCL-1800高速数据采集卡对被辨识对象输出进行数据采集,获得大量实用的观测数据,在完成数据截取、滤波、归一化等预处理后,对预处理后的数据按照广义最小二乘法进行模型辨识——先引入一个白化滤波器,把相关噪声转换为白噪声,基于对观测数据先进行一次滤波处理,然后利用普通最小二乘法对滤波后的数据进行辨识。为了证明该方法的有效性,采用该文方法对某系统的直流力矩电机进行建模研究,实际结果表明该方法辨识精度高,应用性强。

广义最小二乘法在主动光学模式定标中的应用

为了解除4 m轻量化反射镜支撑系统间存在的相互耦合作用,提出了采用广义最小二乘法进行主动光学的模式定标计算。首先,介绍了4 m轻量化反射镜的支撑系统,推导出液压Whiffletree支撑系统工作下主动光学校正力组满足解耦条件的等式约束方程,将节点面积加权因子修正后的Zernike多项式面形拟合过程作为有限元分析前处理,建立主动光学的响应矩阵。其次,采用广义最小二乘法求解同时满足等式和不等式约束下的最佳校正力组。最后,将提出的方法应用于重力印透效应产生的镜面变形主动力解算,分析不同阻尼因子对解算结果的影响。结果表明:阻尼因子取7.4e-9时,达到了满足约束条件的最佳校正效果,镜面面形均方根由最初的271.5 nm通过校正后变为8.3 nm。验证了广义最小二乘法应用于4 m轻量化反射镜主动光学校正力组解算的可行性。

动态广义最小二乘法在面板协整中的应用研究

在进行非平稳面板数据的协整分析时,使用动态最小二乘法(DOLS)可以有效消除内生性问题,从而得到具有渐进正态分布的统计量。但在小样本条件下,由于可使用解释变量差分项的阶数有限,导致模型中均衡误差项的序列相关,使得DOLS统计量出现严重的检验水平畸变。为此,本文将单一时间序列的动态广义最小二乘法(DGLS)应用于非平稳的同质面板数据模型。在序贯极限分布的条件下,DGLS统计量仍具有正态的条件极限分布。而仿真实验表明,对于非平稳的同质面板数据模型,即使在均衡误差项存在高序列相关的条件下,DGLS统计量仍具有较好的小样本性质。

广义二型模糊系统的自组织规则生成方法

针对广义二型模糊系统在复杂情况中因缺乏专家经验而难以构建合适模糊规则的问题,提出了一种基于输入数据的激活强度来生成广义二型模糊集以及模糊规则的方法。通过数据驱动自组织构建广义二型模糊系统模糊规则,并且使用迭代最小二乘法和梯度下降法优化系统前后件参数。最后,分别在无扰动和施加噪声情况下进行了非线性系统的跟踪仿真,实验结果证明了自组织规则生成的广义二型模糊系统的有效性,并能够以较高精度跟踪参考轨迹。

广义最小二乘法在制冷蒸发器建模中的应用

为了避免制冷系统蒸发器建模中机理分析方法的复杂性和不精确性,提出基于广义最小二乘法的蒸发器辨识建模方法。该方法避免了机理分析法繁琐的数学推导,具有更强的可行性,且得出的模型更具有现实意义。模型检验和实际工程应用验证了此方法的有效性。

识别传递函数参数的一种广义最小二乘法

线性动力学系统的频响特性的量测误差具有相关性,用最小二乘估计求得的传递函数系数有偏.为此,本文用广义最小二乘法导出识别传递函数参数的迭代算法,并用数值模拟法产生强噪声污染的频响函数数据,用它作识别计算.结果表明本文建议的算法比最小二乘法的精度有明显提高,计算量也不大.

基于广义最小二乘法的随机非线性系统自适应跟踪

运用基于估计的模块化设计思想,研究了受方差不确定Wiener噪声干扰的参数严格反馈形式非线性系统对已知信号的自适应跟踪问题.构造控制Lyapunov函数(control Lyapunovfunction,CLF),设计了具有鲁棒稳定特性的输入状态稳定(input-to-state stability,ISS)控制器,确保系统满足控制器-辨识器分离;运用Swapping技术设计辨识器模块,将动态参数模型转换成静态模型,考虑到方差不确定,采用广义最小二乘算法进行参数估计,讨论了系统方差的估计方法.

投资者情绪对我国股市行业收益率的动态影响作用——基于固定效应广义最小二乘法的研究

本文使用2005—2011年我国股市行业收益率数据并构造投资者情绪指标,利用VAR格兰杰因果检验和固定效应广义最小二乘法分析投资者情绪对我国股市的动态影响。实证结果发现,2005—2011年的两次股票市场大幅度涨跌中,我国投资者情绪和股票收益率存在双向因果关系;投资者情绪在3个月内会对股票收益率有正面的影响,此后12个月内其正向影响作用出现了明显的负向反转,其中具有较高账面市值比和占有较高经济地位的交通运输业、信息技术业和制造业等国家基础行业容易受到投资者乐观情绪的影响而出现大幅度涨跌。

求解特征值问题的广义最小二乘法

本文研究线性特征值问题Aφ-λBφ=0,其中A、B为线性对称运算子且B正定,提出了能够求得特征近似值,同时求得其上下限的广义最小二乘法,证明了特征值上下限定理,导出了特征值的第一上限、第一下限、第二上限、第二下限。本文方法可以求解微分方程的特征值及微分方程组的特征值、矩阵特征值等问题,后两类问题的两个算例结果精度很高。

基于广义最小二乘法三参数对数正态分布的渐近参数估计(英文)

通过二步迭代和广义 Gauss- Markov定理 ,给出了三参数对数正态分布参数的一种渐近估计 .这种方法既适合于全样本场合又适合于一般缺失数据场合 .模拟结果表明

基于可变遗忘因子广义最小二乘法的光伏逆变器参数辨识

文章针对光伏逆变器系统参数辨识,将光伏逆变器视为一个线性系统,以广义最小二乘法为基础,提出一种可变遗忘因子广义最小二乘法。该方法结合实时最小二乘法和广义最小二乘法,可得到准确的光伏逆变器系统模型的参数。最后,利用SG800MX型光伏逆变器的电压和电流数据进行MATLAB仿真实验,验证了方法的实时性和准确性。

基于广义最小二乘法的空空导弹幅值滤波器设计方法

空空导弹在飞行的过程中,由于弹体弹性模态时变特性而引起幅值滤波器参数无法预先精确设置,导致滤波器滤波效果减弱。针对这一问题,本文首先建立了空空导弹的纵向刚体和弹性体混合数学模型,在此基础上,借鉴最小二乘法在线估计弹性模态参数的方法,提出了广义最小二乘法在线估计的改进措施,解决了弹体弹性模态求解过程中由于扰动等因素带来的有色噪声干扰问题。同时,在控制系统结构中引入振荡模态角频率反馈模块,实时修正滤波器中心频率,提高了滤波效果。通过六自由度仿真算例验证该方法的可行性。

基于广义最小二乘法的ROV水下机器人模型在线参数辨识

以水下机器人俯仰操纵响应模型为研究对象,并由小型特种水下机器人实时采集纵向变电机速度、前推电机1速度、前进电机2速度、侧推电机速度和俯仰角等试验数据,通过对这些试验数据进行分析,采用基于ARX模型的广义最小二乘法对一种变桨机构的ROV水下机器人运动模型进行在线辨识建模。将水下机器人航向角实时预报结果与试验数据进行比较,结果表明,辨识得到的水下机器人运动模型具有良好的泛化性能,可为后续ROV水下机器人的航向控制器优化提供参考。

利用广义最小二乘法解决项目投资回归分析中的自相关问题

随机误差项存在自相关是一种非常普遍的现象,这主要是因为在实际的经济现象中,某个时期的经济变量数值通常总是取决于它的前期值,本文利用广义最小二乘法来解决项目投资回归分析中的自相关问题.

福建省各市的金融集聚及其影响因素分析——基于广义最小二乘法

本文以福建省9个设区市2011-2014年面板数据为样本，描述福建省金融集聚区域差异状况，并分析福建省金融集聚的影响因素。研究结果表明，福建省金融集聚较为明显的是福州和厦门两市，漳州、龙岩、三明的金融集聚程度处于全省较低水平；在影响金融集聚的因素中，人力资本、对外开放、产业政策对金融集聚均呈正面效应，其中人力资本是最主要的因素，经济基础和物质资本对金融集聚的影响尚不显著．

广义最小二乘法和解析法耦合求解某类矩形边界条件下的Laplace方程

本文引入广义最小二乘法,结合已有的几种矩形边界条件下Laplace方程的解析解,对没有直接解析解的某类矩形边界条件下的Laplace方程进行了求解,实例说明,本方法具有计算过程简单,速度快,精度高的优点。