滤波辨识(11):多变量CARARMA系统的滤波递阶广义增广迭代参数辨识

针对多变量受控自回归自回归滑动平均(M-CARARMA)系统,利用滤波辨识理念和递阶辨识原理,研究和提出了滤波递阶广义增广梯度迭代辨识方法、滤波递阶多新息广义增广梯度迭代辨识方法、滤波递阶递推广义增广最小二乘迭代辨识方法、滤波递阶多新息广义增广最小二乘迭代辨识方法等。这些滤波递阶广义增广迭代辨识方法可以推广到其它有色噪声干扰下的线性和非线性多变量随机系统中。

滤波辨识(10):多变量Box-Jenkins系统的滤波辅助模型递阶广义增广参数辨识

针对多变量Box-Jenkins模型,即多变量输出误差自回归滑动平均(M-OEARMA)系统,利用滤波辨识理念和辅助模型辨识思想,研究和提出了滤波辅助模型递阶广义增广随机梯度辨识方法、滤波辅助模型递阶多新息广义增广随机梯度辨识方法、滤波辅助模型递阶广义增广递推梯度辨识方法、滤波辅助模型递阶多新息广义增广递推梯度辨识方法、滤波辅助模型递阶广义增广最小二乘辨识方法、滤波辅助模型递阶多新息广义增广最小二乘辨识方法。这些滤波辅助模型递阶广义增广辨识方法可以推广到其他有色噪声干扰下的线性和非线性多变量随机系统中。

基于特征变量扩展的含气饱和度随机森林预测方法

采用数据驱动的方式,提出了一种基于随机森林机器学习算法训练出含气饱和度地震预测方法,并将该方法应用于中国西部复杂天然气藏中,分别对单井资料和二维地震资料进行了含气饱和度预测与分析。研究结果表明:(1)抽取井旁道纵波速度、横波速度和密度3个弹性参数叠前地震反演结果作为基本特征变量样本,引入边界合成少数类过采样技术对基本特征变量样本和对应的含气饱和度样本进行平衡化处理;利用扩展弹性阻抗结合数学变换自动生成一系列的扩展变量;再利用随机森林对特征变量进行含气饱和度预测重要性排名,并优选重要性较高的特征变量进行含气饱和度随机森林训练。(2)该方法大幅减少了特征变量提取和优选的人工工作量,且有效减少了信息冗余以及因含气饱和度样本不平衡导致的训练偏倚问题,有效增强了随机森林算法在含气饱和度地震预测方面的能力。(3)实际单井应用中预测的含气饱和度与测井解释的含气饱和度的相关系数可达0.9855;在二维地震资料应用中,该方法比基于常规未平衡化的11个弹性参数作为随机森林输入预测出的含气饱和度精度更高。

滤波辨识(12):多变量OEARMA系统的滤波辅助模型递阶广义增广迭代参数辨识

针对多变量输出误差自回归滑动平均(M-OEARMA)系统,即多变量Box-Jenkins系统,利用滤波辨识理念和辅助模型辨识思想,研究和提出了滤波辅助模型递阶广义增广梯度迭代辨识方法、滤波辅助模型递阶多新息广义增广梯度迭代辨识方法、滤波辅助模型递阶递推广义增广最小二乘迭代辨识方法、滤波辅助模型递阶多新息广义增广最小二乘迭代辨识方法等。这些滤波辅助模型递阶广义增广迭代辨识方法可以推广到其它有色噪声干扰下的线性和非线性多变量随机系统中。

节点拓扑变量非耦合映射的ICM方法

文章提出了节点拓扑变量一种非耦合映射的ICM方法,对于结构拓扑优化问题予以建模和求解:首先将基结构划分为由较小单元组成的网格,取节点独立、连续的拓扑变量,建立了一种双线性形函数插值的变量非耦合映射,替代了单元独立连续拓扑变量,使单元的“有”或“无”连续化近似,实现了节点拓扑变量过滤识别与物理量的单元内插值,推导建立了节点拓扑设计变量的优化模型,采用基于变量可分离的二阶对偶规划算法求解,并且改进了最优拓扑构型的圆整技术.接着以常见的位移约束下结构重量(或体积)极小拓扑优化问题为例,演示了上述建模及求解过程.最后分别给出了单载荷工况和多载荷工况下的位移约束拓扑优化的算例,数值计算结果验证了本方法的有效性.研究有如下优点:克服了以往基于单元拓扑变量研究的缺陷,即最优结构边界为锯齿形,得到的最优结构的拓扑边界光滑清晰;给出了节点拓扑变量和单元拓扑函数场定义,提炼出构造该场必须遵循的5点准则,克服了节点拓扑ICM方法有关研究中存在的不足;得到节点设计变量不再是耦合关系,可以方便地求出结构物理量的二阶导数,从而利用变量可分离对偶优化算法进行高效的寻优;研究成果不仅丰富了ICM方法的内涵,推动了其发展,而且对变密度的节点拓扑方法也有参考的裨益.

自适应双坐标系的差分进化算法求解混合变量优化问题

如何设计求解混合变量优化问题(Mixed-variable Optimization Problems,MVOPs)的相关算法,是计算机算法设计与分析领域中的一个重要研究方向.该问题的求解难点在于需同时优化连续型和离散型决策变量,目前进化算法(Evolutionary Algorithms,EAs)是求解该问题的一种有效手段.然而,现有的相关EAs忽略了问题变量之间的相关性,导致算法性能还存在一定不足.为此,本文从变量相关性角度出发,提出了一种自适应双坐标系的差分进化算法来求解MVOPs.首先,利用种群的协方差矩阵信息来构建特征坐标系,实现在特征坐标系下执行算法的相关操作,以松弛连续变量与离散变量之间的相关性;其次,为避免种群多样性丢失,仍保留了原坐标系,并设计了一种自适应策略来应用特征坐标系和原坐标系,以发挥双坐标系的优势;最后,为提高离散变量的优化效果,专门设计了一种基于离散变量相关性的局部搜索策略,以增强算法的整体性能.为验证本文方法性能,在一套包含28个测试函数的通用测试集上进行了大量实验,与5种求解MVOPs的知名EAs进行了对比,结果表明本文方法有更好性能.此外,在一个实际MVOP上,即焊接梁设计问题,本文方法能取得目前已知最好解.本文方法为计算机算法设计和分析领域的相关工作提供了新的思路.

一种电学控制特性下的变量施肥装置研究

以单片机为基础,设计一种电学控制的变量施肥控制系统装置。工作时,通过系统通信总线接收上位机指令信息和地理环境数据,单片机生成实时指令,对变量施肥装置电液比例系统执行机构进行控制,并对农田中不同位置进行变量施肥控制。系统试验表明:装置进行变量施肥过程中,能够对施肥量进行精准可靠控制,施肥作业过程具有较高的可靠性,施肥控制精度误差小于4%。

滤波辨识(13):类多变量方程误差ARMA系统的滤波递阶广义增广迭代参数辨识

针对类多变量方程误差自回归滑动平均(M-EEARMA-like)系统,利用滤波辨识理念和递阶辨识原理,研究和提出了滤波递阶广义增广梯度迭代辨识方法、滤波递阶多新息广义增广迭代梯度辨识方法、滤波递阶广义增广最小二乘迭代辨识方法、滤波递阶多新息广义增广最小二乘迭代辨识方法。这些滤波递阶广义增广迭代参数辨识方法可以推广到其他有色噪声干扰下的线性和非线性多变量方程误差随机系统中。

基于决策变量的多目标评价在教学中的应用——萃取精馏分离异丁烯/异丁烷的优化设计

以常规萃取精馏和侧线萃取精馏分离异丁烯/异丁烷为研究对象,从能量、经济、热力学、环境四个方面进行多目标评价,对这两种工艺的精馏塔和溶剂回收塔进行决策变量优化,获得最佳操作参数。该实验有助于激发学生的创新思维,促进他们探索精馏新技术和新方法,培养实践能力和节能降耗意识,提升学习积极性。

基于光谱敏感变量优选的澳洲坚果叶片氮素含量估算

利用高光谱遥感技术探索澳洲坚果叶片氮素含量估算方法,以实现澳洲坚果氮素营养快速诊断。本研究以临沧和西双版纳为研究区,获取澳洲坚果品种O.C和HAES344叶片的光谱反射率和氮素含量,首先采用对数变换、导数变换及其组合对原始光谱反射率进行多种数学变换,然后分析澳洲坚果叶片氮素含量与不同变换形式光谱数据的相关性;在决定系数较大的原则下,选择决定系数曲线图中波峰特征点对应的波长作为氮素敏感波长,从而得到相应的氮素敏感光谱变量;运用逐步回归法对氮素敏感光谱变量进一步优化,并采用多元线性回归(MLR)、偏最小二乘回归(PLSR)和支持向量回归(SVR)3种方法构建澳洲坚果叶片氮素含量估算模型;最后,分别利用验证集和测试集对构建的澳洲坚果叶片氮素含量估算模型性能进行测试。结果显示,MLR、PLSR、SVR等3种模型估算能力均表现良好,验证集和测试集的相对分析误差(RPD)均在2.0以上;其中,PLSR模型为最优估算模型,验证集和测试集的RPD分别为2.099和2.110。从反射率(R)、对数变换(LR)、一阶导数(FDR)、对数变换的一阶导数(FDLR)、二阶导数(SDR)、对数变换的二阶导数(SDLR)等6种变换光谱数据中优选的19个氮素敏感光谱变量,对氮素光谱响应具有较强的稳定性;基于优选的19个氮素敏感光谱变量,用常规的回归建模方法均能取得良好的估算效果,且具有较强的区域普适性。本研究从多种变换光谱数据中优选氮素敏感光谱变量,为澳洲坚果叶片氮素含量估算提供新思路。

轴向变量柱塞泵的噪声特性实验和溯源分析

为分析轴向变量柱塞泵的噪声特性和声源位置,搭建了轴向变量柱塞泵的噪声和振动测试平台,并开展了相关实验.在定转速1660 r/min和定排量75 mL/min下,对被测泵负载压力16、20和24 MPa的噪声和振动信号进行了测试和采集,并进行了频谱分析和偏相干分析,得到了工作时该泵的噪声特性,且实现了准确溯源.结果表明:被测泵的噪声随着负载的增大而逐渐增大;柱塞往复运动、流量倒灌和流量脉动为被测泵的主要噪声源,而轴承振动和主轴旋转为次要噪声源;当特征频率小于200 Hz(低频段)时,被测泵的主要结构噪声源为主轴旋转和单个柱塞往复运动产生的振动;当特征频率大于200 Hz(中、高频段)时,被测泵的主要结构噪声源为柱塞往复运动产生的振动.

CMA-MESO千米尺度变分同化系统中极小化控制变量的重构

重构GRAPES(Global/Regional Assimilation and Prediction System)全球、区域一体化变分同化系统中的极小化控制变量,提升中、小尺度同化分析能力,为中国气象局业务区域数值预报系统CMA-MESO提供千米尺度适用的同化方案。新方案用纬向风速(u)和经向风速(v)替代原有流函数和势函数作为新的风场控制变量,采用温度和地面气压(T,ps)替代原有非平衡无量纲气压作为新的质量场控制变量,同时不再考虑准地转平衡约束,而是采用连续方程弱约束保证分析平衡。背景误差参数统计和数值试验结果表明,采用重构后的极小化控制变量,观测信息传播更加局地,分析结构更加合理,避免了原方案在中、小尺度应用时存在的虚假相关问题。连续方程弱约束的引入,限制了同化分析中辐合、辐散的不合理增长,帮助新方案在分析更加局地的同时保证分析平衡。为期1个月的连续同化循环和预报试验结果表明,新方案可以减小风场和质量场分析误差,CMAMESO系统地面降水和10 m风场的预报评分显著提升。

变量之间的影响关系和多重影响因素的共同作用类型

探讨研究变量之间的关系是心理学和其他社科领域实证研究的主要工作。基于问卷调查的实证文章多数涉及变量之间的“影响关系”,但这个概念未有明确界定,经常被人理解为相关关系或者因果关系,无论哪种情况都会带来问题,尤其在中介效应研究中更为突出。本文将影响关系定义为有方向性的相关关系,从外延和内涵上揭示了相关、影响和因果三者之间的关系;提供了多种途径为影响关系建模找到理据;讨论了一个结果变量的多重影响因素的共同作用类型。本文将为问卷研究中的变量之间关系研究提供理论支撑。

基于处方图的水稻侧深变量施肥控制系统设计与试验

为解决水稻侧深施肥过程中由于缺乏科学处方与智能决策而造成的肥料资源浪费、无法实现空间差异化肥力补给的问题,本文设计了一种基于处方图的水稻侧深变量施肥控制系统。结合排肥理论分析得出变量施肥作业中影响排肥量的可控因素(排肥轴转速、外槽轮工作长度、机组前进速度),探究施肥控制策略,构建并训练基于神经网络的智能决策模型;利用土壤养分平衡法结合克里金空间插值法在ArcGIS中生成施肥处方图;最后设计水稻侧深变量施肥控制系统并集成到水稻插秧机上,开展性能测试试验。双变量控制模型肥量控制精度试验结果表明,最大排肥误差为3.27%,最小误差为0.06%,总平均误差为1.23%。目标施肥量播量准确性试验结果表明,尿素、磷酸二胺、硫酸钾、掺混复合肥平均播量误差分别为4.60%、4.41%、4.18%和3.66%,平均示量误差分别为5.04%、4.83%、3.81%和4.84%。基于电子处方图的田间试验中系统获取有效定位信息54867个,定位错误点数6个,均发生在田块边界附近,分区定点变量施肥平均播量误差为4.23%。结果表明集成创制的水稻插秧侧深变量施肥一体机具有较高的播量精度和稳定性,控制系统具有较高的肥量控制精度,利用电子处方图指导施肥作业切实可靠,可实现插秧智能变量施肥一体化作业。

基于变量灌溉动态分区管理的冬小麦产量与节水效果

喷灌机机载式红外温度传感器系统是动态监测农田作物水分亏缺状况、构建变量灌溉(variable rate irrigation,VRI)决策支持系统的重要工具。为了评估圆形喷灌机机载式红外温度传感器系统在变量灌溉动态分区管理中的应用效果,该研究以气象参数和土壤水分传感器网络构建的均一灌溉(uniform rate irrigation, URI)决策方法为对照,评估了基于气象参数、土壤水分传感器网络和作物冠层温度的变量灌溉决策方法对华北平原冬小麦灌溉制度、土壤含水率空间分布均匀性和节水增产效果的影响。在河北省邢台市大曹庄中国水利水电科学研究院智慧灌溉技术与装备创新示范推广基地开展试验,试验区为三跨加悬臂圆形喷灌机控制灌溉面积7.07 hm^(2),2021年试验区等分为2个子区,布置URI和VRI处理,2022年试验区等分为4个子区,布置URI处理、基于等间隔法进行管理区聚类划分的VRI(T1)处理、基于“Jenks”自然断点法进行管理区聚类划分的VRI(T2)处理和基于几何间隔断点法进行管理区聚类划分的VRI(T3)处理。结果表明,在冬小麦生育期内,URI和VRI处理灌水7~10次,2 a平均灌水量分别为201和173 mm。开展VRI管理后,冬小麦主根区的土壤含水率空间分布均匀性和产量均匀性提高。2021年URI和VRI处理的冬小麦产量分别为9 470和9 574 kg/hm^(2),2022年的冬小麦产量较2021年分别降低6.7%和6.0%。变量灌溉处理的管理区聚类划分方法未对灌溉制度和产量产生显著影响。与URI处理相比,VRI处理能够减少灌溉水量,且对产量和水分利用效率无显著影响。研究结果可为基于喷灌机机载式红外温度传感器系统的变量灌溉动态分区管理方法的建立提供指导,为变量灌溉决策支持系统的开发升级提供技术支持。

基于双向稀疏Transformer的多变量时序分类模型

针对多变量时序(Multivariate Time Series,MTS)分类中长序列数据难以捕捉时序特征的问题,提出一种基于双向稀疏Transformer的时序分类模型BST(Bidirectional Sparse Transformer),提高了MTS分类任务的准确度.BST模型使用Transformer框架,构建了一种基于活跃度得分的双向稀疏注意力机制.基于KL散度构建活跃度评价函数,并将评价函数的非对称问题转变为对称权重问题.据此,对原有查询矩阵、键值矩阵进行双向稀疏化,从而降低原Transformer模型中自注意力机制运算的时间复杂度.实验结果显示,BST模型在9个长序列数据集上取得最高平均排名,在临界差异图中领先第2名35.7%,对于具有强时序性的乙醇浓度数据集(Ethanol Concentration,EC),分类准确率提高30.9%.

为文艺评论添加“增量”与“变量”——读《文艺评论概要》

《文艺评论概要》以通识性与专业性结合的读本方式,系统讲述了文艺评论的基本认识框架、完整知识体系、总体发展线索和具体表现风貌。该书体现出整合中有创新、典范里寓实践、补苴罅漏与协商共识相结合的特点,知识性与思想性并重,普及与提高相结合,为文艺评论的“存量”之外添加了“增量”和“变量”,实现了面向普通公众的公共知识传递与公共价值确立的目标。

基于多变量控制策略的生物发酵罐溶解氧浓度控制

为解决当前生物发酵罐中溶解氧浓度饱和问题,设计了基于多变量控制策略的生物发酵罐中溶解氧浓度控制新系统。该控制系统通过控制两个变量(培养液的进气气流速率和搅拌器搅拌速度)来调节生物培养液的溶解氧浓度,并通过选择合适的空气流量水平,避免氧气溶解饱和,而且还可通过调整搅拌速度控制器的参数,适应控制点的实时变化。仿真实验结果表明,所设计控制系统可根据系统中控制条件切换搅拌控制器参数,来保证对空气流的正确切换和主动控制器的正确选择,并最终保证控制回路稳定运行。对实际系统的测试结果表明,当培养液因搅拌而出现溶解氧饱和时,所设计控制系统通过有效改变气流,避免培养液中溶解氧饱和问题的出现。所设计控制系统能够实现生物发酵罐中溶解氧浓度的高效控制。

卧式多层热压机变量泵功能特性和液压系统性能

根据年产10万m^(3)胶合板卧式多层热压机结构、工作原理和热压工艺要求,采用型号VPCLRDU2斜盘式轴向变量柱塞泵作为动力和控制元件,快速油缸与加压油缸采用伸缩式二级油缸结构形式作为执行元件,构建了其双变量泵液压系统。以该液压系统为研究对象,根据VPCLRDU2工作原理建立其仿真模型,设计台架试验,为分析VPCLRDU2效率和控制功能特性,验证其所建仿真模型的准确性奠定了基础;通过VPCLRDU2效率和电液比例、恒功率、恒压控制功能特性研究分析,证明了其具有容积效率、总效率和功能集成化程度高的特性;VPCLRDU2仿真模型与台架试验对比分析结果趋于一致,验证了其所建仿真模型准确、可靠;根据双变量泵液压系统工作原理,建立其液压系统仿真模型,对于不同板坯参数、热压工艺要求,其仿真模型结果验证了该系统能够实现对快速油缸速度、位移和加压油缸压力的控制,满足了胶合板卧式压机热压工艺要求,具有能耗低、稳定性高的特性。

隐变量模型及其在贝叶斯运营模态分析的应用

贝叶斯FFT算法是运营模态分析的最新一代算法,以其准确性高、计算速度快、可有效进行不确定性度量等优点受到广泛关注。然而,现有贝叶斯FFT算法针对不同情况(稀疏模态、密集模态、多步测试等)需采用不同优化算法,且编程实现极为复杂。为此,本文旨在提出针对不同情况的贝叶斯FFT算法的统一框架,并实现模态参数的高效求解;视结构模态响应为隐变量,建立贝叶斯模态识别单步测试和多步测试的隐变量模型框架;针对提出的隐变量模型运用期望最大化算法实现各种情况下模态参数的统一贝叶斯推断,利用隐变量解耦模态参数优化过程,采用Louis等式间接求取似然函数的Hessian矩阵。通过两个实际工程测试案例,并与现有方法对比,验证所提方法的准确性和高效性。分析结果表明,本文所提算法与现有方法结果相同,但其推导简单、易编程,尤其对于密集模态识别问题具有明显的计算优势。本文为贝叶斯模态识别建立起统一的隐变量模型框架,在很大程度上简化原本繁琐且冗长的推导过程,提高计算效率,同时也为应用变分贝叶斯、吉布斯采样等算法求解贝叶斯模态识别问题提供了可能。