企业的营销管理问题

利用Excel软件对提供的相关数据进处理,并利用最小二乘法原理,建立回归模型,从模型中找到销售产品的最优方案.     

总体最小二乘法及其在GNSS高程拟合中的应用

为了解决多项式曲面拟合方法在进行全球导航卫星系统(GNSS)高程拟合时,控制点的坐标数据与高程异常均存在测量误差的问题,从总体最小二乘法的角度,在系数矩阵存在误差的情况下,来优化GNSS高程拟合模型,提高拟合精度.实验结果表明:采用总体最小二乘法进行曲面拟合GNSS高程异常,较传统最小二乘法精度会有一定提高.     

基于神经网络算法的谐波参数估计

研究基于神经网络算法的谐波参数估计方法.采用递推最小二乘法（RLSM）作为学习算法,提高神经网络的收敛速度并避免局部极小问题.为验证该算法的有效性,给出利用该算法进行间谐波分析的仿真实例.仿真结果表明,提出的间谐波分析方法具有计算精度高、训练速度快的特点,因此在电力系统间谐波分析中具有较大的应用价值.     

GL算法在线性回归模型的权值计算中的应用

传统的最小二乘估计在处理含有异常值的线性回归模型的估计问题时拟合得往往不好,根据GL算法给出稳定加权最小二乘优化的参数的估计法．并结合实例进行回归分析,验证该方法的高精度和高效率．     

非线性模型参数有偏估计的一种改进

讨论了非线性模型Y=ax^b的对数线性化回归方程参数的普通最小二乘估计．指出估计无效的原因是对数线性模型的随机误差具有异方差性质．运用二步加权最小二乘法改进了参数的估计．并在模拟试验中证明了其优越性．     

带二次约束的最小二乘问题的求解

针对带二次约束的最小二乘问题提出了一种求解算法,同时给出了算法中牛顿迭代的收敛证明.数值例子说明了此算法的有效性.     

基于自相关的自回归模型的区间估计

当自回归模型的随机误差项之间存在相关关系时,用普通最小二乘估计自回归模型中的参数将对参数估计式的统计特征、参数显著性检验及预测分析产生不利影响.因此,应采取适当的方法消除自相关的影响.研究了自回归模型消除自相关后的预测区间估计,针对常见的自回归模型,分别求出其相应的预测区间估计公式.     

最小二乘多项式拟合信息化教学设计

最小二乘多项式拟合是工程测量专业学生必修数学应用方法之一.以湖北国土资源职业学院工程测量技术专业为例,对最小二乘多项式拟合教学单元进行了信息化教学设计与实践.结果表明,基于Matlab,Excel,Wolfram Alpha等软件的信息化多维互动课堂教学设计能有效突破教学难点,突出教学重点.     

半无限大平面导电媒质中空洞定位问题的迭代算法

提出了半无限大平面中空洞定位问题的一种新方法.首先利用边界积分方程建立表面测量电位同目标体及其位置参数的关系.在此基础上,借助于电磁逆散射问题求解中的Newton-Kantorovich方法,推导出目标参数的微小变化对表面电位分布影响的数学表达式.然后,在给定初值的情况下,利用这两组方程进行迭代求解,从而不断地逼近真解.对于求解过程中出现的病态方程组采用阻尼最小二乘法,并通过选择适当的阻尼因子,使得解答稳定.与有限元法结合最小二乘法求解该问题相比较,该方法具有更高的效率.     

图像去运动模糊仿真研究

【目的】在多媒体时代，人们对拍照的要求越来越高。图像去模糊一直是一个具有挑战性的问题，有着很高的研究价值。【方法】阐述模糊图像中的运动模糊，使用约束最小二乘法和Richardson-Lucy算法来去除运动模糊，采用峰值信噪比和平均结构相似度两类指标对去模糊图像质量进行分析。【结果】仿真结果表明：采用约束最小二乘法去除运动模糊的数据评价值均大于Richardson-Lucy算法，约束最小二乘法在复原运动模糊方面表现得更加稳定。但在模糊长度和模糊角度增大后，各类算法的性能均会受到不同程度的影响。【结论】去模糊算法有待继续研究，以提高去模糊后的图像质量。