基于总体最小二乘法的RAIM算法模型改进

最小二乘残差RAIM算法中的伪距观测模型线性化过程会形成截断误差.考虑环境噪声对数据矩阵和观测值的扰动影响,给出了RAIM解算模型;采用总体最小二乘法估计准则,使残差更精确,数据可靠性更高,提高了RAIM算法的定位解算的精度与可靠性.分别采用总体最小二乘残差法和最小二乘残差法对实测数据进行了处理,分析结果验证了总体最小...     

加权最小二乘支持向量机与最小二乘问题的关系

研究了加权最小二乘支持向量机与最小二乘法的关系．证明了用加权最小二乘支持向量机作函数估计与在特征空间中用最小二乘法得到的解是一致的．加权最小二乘支持向量机选择核相当于最小二乘法选择基函数组．由此提出了采用加权最小二乘支持向量机解决最小二乘法问题的思想,保证解具有良好的推广性、鲁棒性与稀疏性．     

基于递推总体最小二乘的机载单站无源定位算法

对于机载单站无源定位中观测向量和系数矩阵均存在噪声的情况,采用经典的最小二乘(LS)算法会导致估计结果有偏,而一般的批处理算法运算量大,不满足定位的实时性要求.为此提出一种递推总体最小二乘定位(RTLS)算法.在建立机载无源测向定位模型的基础上,引入由系数矩阵和观测向量构成的增广矩阵,利用矩阵分解的性质建立了增广自相关逆矩阵和最右奇异向量的递推方程,从而推导出RTLS定位算法.仿真结果表明,RTLS算法的收敛速度和定位精度优于RLS算法和TWDRLS算法,并且实现了TLS算法对目标位置的实时估计,能够定位需求.     

GPS RAIM定位误差保护限值算法分析

针对基于最小二乘法的偏差完好性风险方法,采用总体最小二乘法估计准则,将数据矩阵和观测值两者的误差综合考虑,使残差更精确,数据可靠性更高,提高了RAIM算法的可靠性,并给出了RAIM解算模型.结合各个航段的完好性需求进行仿真,分析了不同飞行阶段的PIR性能.结果验证了PIR是更合适的可用性分析方法.     

基于稀疏化鲁棒LS--SVR与多目标优化的铁水硅含量软测量建模

针对高炉炼铁过程的关键工艺指标———铁水硅含量[ Si]难以直接在线检测且化验过程滞后的问题,提出一种基于稀疏化鲁棒最小二乘支持向量机( R-S-LS-SVR)与多目标遗传参数优化的铁水[ Si]动态软测量建模方法。首先,针对标准最小二乘支持向量机( LS-SVR)的拉格朗日乘子与误差项成正比导致最终解缺少稀疏性的问题,提取样本数据在特征空间映射集的极大无关组来实现训练样本集的稀疏化,降低建模的计算复杂度;其次,标准最小二乘支持向量机的目标函数鲁棒性不足的问题将IGGIII加权函数引入稀疏化后的最小二乘支持向量机模型进行鲁棒性改进,得到鲁棒性较强的稀疏化鲁棒最小二乘支持向量机模型;最后,针对常规均方根误差评价模型性能的不足,提出从建模误差与估计趋势评价建模性能的多目标评价指标。在此基础上,利用非支配排序的带有精英策略的多目标遗传算法优化模型参数,从而获得具有最优参数的铁水[ Si]在线软测量模型。工业实验及比较分析验证了所提方法的有效性和先进性。     

基于PSO优化LSSVR的三维WSN节点定位方法

提出了一种基于粒子群优化最小二乘支持向量回归机的三维无线传感器网络节点定位方法。该方法首先运用最小二乘支持向量回归机构建三维节点定位模型,再利用粒子群优化算法对最小二乘支持向量回归机核函数参数和规则化参数寻优。然后,根据若干虚拟节点定位的预测位置与实际位置的均方差构造粒子群算法适应度函数,通过有限次建模参数迭代寻优获得最小二乘支持向量回归机全局最优参数。最后,返回回归模型中进行定位计算,实现节点定位。仿真结果表明,所提出的方法与最小二乘和最小二乘支持向量回归机定位方法相比,可以提高节点定位精度。     

基于PSO优化LSSVR的三维WSN节点定位方法简

提出了一种基于粒子群优化最小二乘支持向量回归机的三维无线传感器网络节点定位方法。该方法首先运用最小二乘支持向量回归机构建三维节点定位模型,再利用粒子群优化算法对最小二乘支持向量回归机核函数参数和规则化参数寻优。然后,根据若干虚拟节点定位的预测位置与实际位置的均方差构造粒子群算法适应度函数,通过有限次建模参数迭代寻优获得最小二乘支持向量回归机全局最优参数。最后,返回回归模型中进行定位计算,实现节点定位。仿真结果表明,所提出的方法与最小二乘和最小二乘支持向量回归机定位方法相比,可以提高节点定位精度。     

一种鲁棒的约束总体最小二乘无源定位算法

摘要：
为解决异常误差导致的机载单站无源定位不准确问题,提出了一种鲁棒的约束总体最小二乘(RCTLS)定位算法.首先建立定位模型,构建了加权的约束总体最小二乘(WCTLS)定位准则,并给出了牛顿迭代解.然后,利用广义M估计原理构建了WCTLS准则的鲁棒极值函数,将鲁棒CTLS问题转化为对等价权函数的设计问题,并根据丹麦法构建了等价权函数.理论分析表明,RCTLS算法能够有效识别异常误差,并降低异常测量数据的权值以减小其对定位结果的影响.仿真结果显示,存在异常误差时, RCTLS算法能够获得理想的定位估值,具有较强的鲁棒性.
     

Fabonacci法应用于曲线拟合优化新算法

由最小二乘法得到的曲线拟合的效果是较好的,但却不一定是最优的.文中提出将最小二乘法与Fa-bonacci法结合,得到一种曲线拟合的新优化算法.该算法的思路是在最小二乘法的基础之上,结合Fabonacci法优化已得到的拟合曲线的方程系数,使其更加合理化,从而获得最佳拟合曲线.该方法适用优化区间为单峰函数的任何数据,实例表明方法是切实可行的.     

阻尼最小二乘法与模拟退火法结合实现非线性模型参数的估计

将模拟退火法与阻尼最小二乘法相结合,得到对非线性模型参数估计的算法.该算法最大特点是克服了LM算法无法跳出局部最优解和初始值要求高的难题,同时克服了模拟退火法搜索效率逐步降低的问题,同时给出了阻尼最小二乘法编程技巧.本文将该算法运用于植物光合作用光响应新模型对水稻的光响应曲线的拟合,得到的拟合参数与DPS拟合值极为接近,残差平方和比DPS软件更小、相关系数更大.最后给出了该算法的MATLAB 7.0程序.