动态三次指数平滑法及应用实例

传统的指数模型多用于处理线性趋势的时间序列,本文在此基础上建立了可以处理非线性时间序列数据的动态三次指数平滑模型.以拟合值与源数据误差的平方和为评价指标,通过使得该指标最小来计算最优时间序列系数,建立三次动态指数平滑模型.评价指标类似于评价函数,对模型自动评价,从而提高模型的适应能力,提高模型的计算精度.通过对实际时间...     

GBAS中相位平滑伪距差分修正改进算法

针对卫星导航精度问题,提出一种载波相位平滑伪距差分修正算法的改进方案.通过无码载偏离平滑滤波技术来解决电离层对伪距和载波相位观测值带来的不一致性导致的电离层误差加剧问题.利用信号传播中误差模型预测值、载波信号和码伪距确定滤波器的衰减因子,把接收到的双频载波信号相位值和伪距值线性组合,输入滤波器滤波.同时用卫星修正信息对平滑伪距值中钟差进行修正.仿真结果表明通过该算法能够减少滤波后的信号残差,提高载波相位平滑伪距差分修正值标准差的可用性,减少电离层误差对星基导航精密进近阶段定位精度的影响.     

新能源电动车销量预测模型的应用

随着新能源电动车(乘用车)的使用越来越普及,对其销售预测的研究尤为重要。首先采用指数平滑预测方法对其进行销量预测;考虑到新能源电动车销售量呈现季节性变化,将季节变动指数融入灰色预测中,给出了基于季节变动指数改进的灰色预测模型;为了进一步提高预测精度,引入IOWA算子,将指数平滑预测与改进的灰色预测相组合,给出了基于IOWA算子的组合预测模型;最后通过实例仿真验证了模型的可行性和有效性,为发展新能源汽车提供基础资料。     

广义系统降阶极点配置Kalman平滑器

基于广义随机系统的奇异值分解典范形,应用Kalman滤波和白噪声估值器,提出了全局渐近稳定的降阶极点配置固定滞后Kalman平滑器,可明显减小计算负担,便于实时应用。一个仿真例子说明了其有效性。     

一种适应域的汉语N-gram语言模型平滑算法

针对基于汉语词的 Ｎｇｒａｍ 模型统计数据稀疏问题和应用域变化造成原统计模型识别性能降低,提出具有应用域适应能力的 Ｎｇｒａｍ 模型平滑算法。对两种应用域的语料进行了前、后向 ０ 到３ 元文法统计,采用隐马尔可夫模型（ Ｈ Ｍ Ｍ）在语音识别中的成功经验,由 Ｂａｕｍ ｗ ｅｌｃｈ 算法来获得优化权值,每个权值代表相关模型的统计可靠性。由前后向的３ｇｒａｍ 模型可得到５ｇｒａｍ 文法约束的平滑算法,以弥补统计矩阵数据的稀疏现象。将《人民日报》语料的统计结果作为先验统计结果,和《计算机世界》作为转换域的专业语料进行后继训练,得到一种适应应用域的３ｇｒａｍ 模型。实验结果表明,前后向约束的３ｇｒａｍ 文法得到的５ｇｒａｍ 平滑可以较小的存储代价得到较高的文法约束,大大降低了统计模型的困惑度     

基于递推最小二乘平方差的GPS精密单点定位精度研究

对传统GPS单点定位、差分GPS定位和GPS精密单点定位进行了比较。建立了GPS精密单点定位无电离层组合的数学模型。建立了递推最小二乘平差进行参数估算的数学模型,并利用该方法进行相位平滑伪距处理。分析了该方法对伪距观测误差的影响。利用bernese软件和据此编制的程序,并利用IGS跟踪站的观测数据进行了接收机三维坐标的解算。将IGS观测值坐标作为真值,解算值和真值之间的偏差作为定位误差。仿真结果表明,经过递推最小二乘伪距平滑处理后,精密单点定位的误差在北方向、东方向、高度方向上都小于0.02 m。     

GPS差分基准站高精度基准坐标测定方法研究

为提高基准站基准坐标定位精度,针对基于接收机长时间观测进行等权平均确定基准坐标的直接测量法不足之处,提出利用载波相位平滑伪距改善伪距测量精度。并基于平滑伪距分别对最小二乘法、卡尔曼滤波、衰减记忆滤波三种定位模型进行仿真分析。仿真结果表明:基于载波相位平滑伪距的衰减自适应记忆滤波定位方法能够有效提高定位精度,为差分基准站获取高精度位置坐标适用方法。     

多传感器信息融合Wiener反卷积平滑器

应用现代时间序列分析方法,基于ARMA新息模型和增广的状态空间模型,提出了按标量加权多传感器最优信息融合ARMA信号Wiener反卷积平滑器,给出了计算局部平滑器误差方差和互协方差的计算公式,它们可被用于计算最优加权系数．同单传感器情形相比,可提高融合平滑器的精度。一个仿真例子说明其有效性。     

基于改进循环谱的直扩信号检测方法研究

基于循环谱理论,根据直扩信号与平稳噪声具有不同的谱相关特性,可对直扩信号进行检测,分析循环谱包络在循环频域——谱频域上的分布,能实现载频及伪码速率的参数估计。在有限时间条件下,为实现更低信噪比情况下的信号检测,提出了集平均的频域平滑循环周期图的改进算法,避免了多维搜索,并对算法进行抗噪声性能及统计特性分析,理论表明具有进一步的抑制噪声水平。通过计算机仿真,说明了此法能在低信噪比情况下实现参数估计,并分别证明了数据长度及平滑点数对实验数据的影响,验证了理论分析的正确性。     

季节性指数平滑法在城市用水量预测中的应用研究

针对季节性平滑指数方法对于异常数据适应能力较差的特点,对该方法进行优化改进,建立更加可靠的数据模型,并通过实际监测数据检验,得出改进后的季节性平滑指数法在北方地区预测用水量具有更高的精度,满足给水系统的仿真要求。