几类最小一乘估计模型的求解

本文探讨了应用最小一乘准则的多种线性和非线性回归模型,推导了各种模型中未知参数的最小一乘估计形式,并给出最小一乘准则求解的基本过程,实现了未知参数最小一乘估计求解的统一.     

解最小一乘问题的递归神经网络

应用鞍点理论和投影算子的性质,给出了一种递归神经网络求解具有线性约束的最小一乘问题,证明了此神经网络全局收敛于一个最优解.数值实验表明,用本文的方法求解最小一乘问题是切实可行的.     

正弦余弦算法求解含有异常值的非线性数据拟合

针对非线性数据拟合问题，建立以残差的平方和与绝对值和为目标的最小二乘与最小一乘模型，采用正弦余弦算法计算模型参数.计算结果表明：如果数据的分布是对称且无异常值，则最小二乘得到的结果与最小一乘得到的结果基本一致；如果数据存在异常值，则异常值对最小二乘有着较大的影响，而对最小一乘的影响较小.     

最小一乘估计性质的讨论

解决某些问题时,最小一乘准则在很大程度上优于最小二乘准则.通过对最小一乘准则与最小二乘准则的比较分析,给出了最小一乘估计的一些优良性质,如无偏性、渐近正态性、有效性等,并做了相应的理论证明.     

组合预测模型的回归分析方法

给出求解组合预测权系数的回归分析方法，文章首先给出了基于最小二乘和最小一乘准则的线性回归组合预测模型，然后应用最小二乘原理得到权系数最小二乘估计值。由于最小一乘准则下，目标函数不可微，传统的优化规则方法无法求解，故文中提出用基于最小二乘的逐步变权方法进行求解。同时，还给出了百分误差绝对值最小为目标的组合预测模型及权系数求解方法。通过实例分析，表明组合预测模型的预测精度很高，回归效果很显著。     

最小一乘估计的几个性质

定义了最优极点和稳定极点2个概念,在非退化模型下讨论了它们与最小一乘估计间的等价关系,得出了稳定极点就是最优极点的结论,有利于找到求解最小一乘估计更简单的算法.     

全最小一乘法

先介绍最小二乘法、最小一乘法与全最小一乘法,论述它们的异同;然后举例说明全最小一乘法在经济方面的应用,并将它与最小二乘法及最小一乘法进行比较,同时给出了利用LINGO10软件计算全最小一乘法的程序;最后,简单叙述了全最小一乘法在理论上的进一步发展.     

基于最小一乘准则的非线性回归模型研究

给出基于最小一乘准则的非线性回归模型的参数估计算法.该算法利用泰勒级数和最小一乘准则的性质,得到模型的参数估计值.文中用实例验证了该算法的正确性和有效性,同时也证实了最小一乘的稳健性.     

灰色预测模型参数估计的优化方法

基于拟合误差绝对值和最小及折扣系数建立了GM(1，1)模型参数估计的折扣最小一乘法，给出了求解折扣最小一乘法的小生境遗传算法，它克服了用线性规划方法求解时，折扣系数靠经验确定而易导致偏差的问题。     

最小一乘回归的新算法

利用加权最小二乘法，提出最小一乘的一种迭代算法，这种方法使最小一乘法在计算上变得简单、直观     

基于矩阵的公交查询高效算法

引入最小乘车次数矩阵Q,直达信息矩阵,直达信息转置矩阵,充分利用矩阵Q进行宏观的判断,用后两个矩阵进行精细的查找,并设计寻找和组装最优方案的算法,进而在最小换乘算法的基础上设计了高效公交查询算法。该算法不仅缩短了查询时间,且使查询结果更加人性化,可给出最少换乘次数为3的出行线路查询结果。     

最小二乘与最小一乘

最小二乘与最小一乘是回归分析中两个重要的估计方法,在这篇文章中,我们将通过线性回归给出它们的定义,并给出它们的优缺点,希望能为使用者提供方便。     

单位等边三角形Packing问题算法研究

提出了三角形的两种放置动作－贴合动作和粘靠动作，在此基础上按照最小损伤策略设计了求解单位等边三角形Packing问题的最小损伤法。计算结果表明，该算法具有较高的速度和完整度，以此算法为基础，可能为更具现实意义的多边形Packing问题找到一个高效的求解算法。     

基于NLMS线性相位FIR滤波器的自适应设计

在以往具有线性相位的滤波器自适应方法中,最常用的是最小均方（ＬＭＳ）方法。但用此法设计时必须小心地选择迭代步长,同时还可能遇到梯度噪声放大问题。文中提出了一种用于设计具有线性相位的有限冲击响应（ＦＩＲ）滤波器自适应方法。它用经过改进的归一最小均方（ＮＬＭＳ）算法来保证所得结果具有线性相位,且克服了梯度噪声放大问题,同时也不必选择步长。进一步的改进使它的计算更高效,实时实现更方便。     

半参数线性回归模型的最小一乘核估计

提出半参数线性回归模型的最小一乘核估计,通过模拟计算表明该方法是有效的,在与最小二乘核估计的比较中更突出了该方法的稳健性.     

张量方法在非线性最小二乘问题中的应用

本文利用张量方法求解非线性最小二乘问题ｍｉｎｆ（ｘ）＝１／２Ｒ（ｘ）＾ｒＲ（ｘ）。主要讨论其奇异问题的算法，提出求解非线性最小二乘问题一种张量算法，并讨论了张量算法中解的存在性。