基于偏最小二乘回归的洪水预报方法

针对常规多元回归模型无法克服预报因子间复相关性的问题,提出了基于偏最小二乘回归的洪水预报方法.通过结合遗传算法与偏最小二乘回归来进行因子筛选,对筛选后的因子采用Bootstrap方法进行检验,再建立基于偏最小二乘回归的预报模型.实例分析结果表明,该方法建立的洪水预报模型结构简单,能依据给定目标进行因子筛选,有助于克服水...     

递推部分最小二乘方法

部分最小二乘(PLS)回归可较好地解决多元线性回归中的共线性问题,目前被广泛地应用于过程建模和监控.作者首先给出核PLS算法,然后在此基础上推出递推部分最小二乘(RPLS)方法,可以基于新数据和旧的PLS模型参数更新PLS模型.将该递推PLS方法和传统PLS方法同时用于仿真研究,结果表明递推算法性能和传统方法的相近,而计算量大大减少.     

改进的递推增广最小二乘参数估计方法

基于用递推最小二乘(RLS)法拟合高阶自回归(AR)模型得到的白噪声估值,提出了自回归滑动平均(ARMA)模型参数估计的一种改进的递推增广最小二乘法。它由两段RLS算法组成,可在线实现,具有快的收敛速度。一个仿真例子说明了其有效性。     

一种改进的递推最小二乘盲多用户检测算法

为提高基于递推最小二乘(RLS)算法的盲多址干扰抑制检测器的稳态输出性能，根据空间正交投影算法和自适应判决反馈控制算法，提出一种基于RLS算法的自适应判决反馈盲干扰抑制检测器，该检测器在启动阶段，等价为一种基于RLS准则的盲干扰抑制检测器，在稳态收敛阶段，等价为一种有训练数据的RLS干扰抑制检测器．既保持了最小输出能量(MOE)检测器的全局收敛性，又具有最小均方误差检测器高输出信干比的优点．计算机仿真结果表明，该检测器性能优于已有的基于MOE准则的检测器，且能应用于时变信道．     

新安江模型与衰减记忆最小二乘法耦合洪水模型的应用

利用新安江模型进行流域产流计算,采用扩散波方程推得的汇流状态方程描述流域汇流过程,由衰减记忆递推最小二乘法实现参数估计实时化,从而使新安江模型与衰减记忆递推最小二乘法耦合,实现洪水实时预报。利用耦合模型对矶头水库76场入库洪水进行模拟,模拟结果表明,耦合模型适合中小水库入库洪水实时预报,预报精度比独立使用新安江模型得到了大大的提高。     

相应涨差模型在水库实时洪水预报调度中应用

降雨发生时由于通信故障或遥测系统出错等原因,不能获得流域上游水雨情信息,只有中心站水雨情信息可得.为解决此问题,将改进的相应涨差模型应用到水库实时洪水预报调度中.模型采用衰减记忆递推最小二乘算法进行参数在缦识别,用预报流量修正公式对预报结果进行修正.通过模型及修正公式检验,该模型可应用于水库或河道的实时洪水预报中.在水库实时洪水预报时,只需中心站的流量信患,计算方法简单.将模型应用于辽宁省大伙房水库,其预报结果令人满意.该模型可为水库实时调度方案制定提供依据,也可为其他无资料或资料短缺地区的实时洪水预报调度提供参考.     

递推最小二乘估计在林业中的应用

<正>本文试图将递推最小二乘估计引用于林业工作,以弥补林业上通行的最小二乘估计的不足,通过的阐释,并对所举两例计算的结果,说明了它既保持最小二乘估计的优良特性,又能在森林资源动态监测工作中充分发挥其特有作用。     

基于递推正交最小二乘的RBF网络结构优化

讨论了次胜者受罚的竞争学习规则,提出了基于最小二乘（OLS）递推算法,采用改进的Givens旋转变换技术避免了大型矩阵的QR分解运算。在满足系统测量精度条件下,使用反向优选算法优化RBF网络结构。仿真结果表明,所得算法能有效地解决网络学习隐层单元的确定需要人介入的问题,适用于非线性系统的建模。     

随机多变量NARMAX模型的非线性递推最小二乘算法

针对随机多变量NARMAX模型存在的问题,基于线性滤波﹑谱分解定理及成型滤波器原理,将随机干扰等效在系统的输出端,提出改进的随机多变量NARMAX模型。基于辅助模型的原理,在参数估计的准则函数中加入待估参数的增量约束项和遗忘因子,并结合增广递推最小二乘算法和随机非线性递推最小二乘算法,将改进的多变量NARMAX模型转换为具有耦合的子系统,给出具有遗忘因子的,能克服算法病态的,适用于具有时变参数模型的改进随机多变量NARMAX模型的非线性递推最小二乘算法。应用在线修正参数预测滤波PID控制,仿真结果验证了算法的有效性。     

完整的最小二乘递推算法

利用广义逆矩阵的理论,本文给出了完整的最小二乘递推算法,并由此得到若干很有意义的推论.     

基于最小二乘法的递推回归

推导出基于最小二乘法的回归系数、总离差平方和、残差平方和、回归平方和的递推计算公式,在此基础上可计算决定系数和复相关系数,并进行回归方程的显著性检验和回归系数的显著性检验.在整个递推计算过程中,只有在第一步计算回归系数时需要求逆矩阵,其余步骤均不需要求逆矩阵,可大大减少计算量.     

燃气年度负荷预测的偏最小二乘回归分析法

城市燃气的年度负荷受到多种因素的影响,如能源政策、人口和国内生产总值等,各因素之间相互制约和影响,存在着严重的多重相关性,若采用普通的回归分析会使结果产生较大的偏差,而偏最小二乘回归方法能很好地解决这一问题．采用偏最小二乘回归分析法对燃气年度负荷进行拟合和预测,实例表明,该方法具有建模简单、计算结果可靠的特点,所得到的回归方程能综合分析各因素对于负荷的影响权重,具有较强的实用性．     

基于相对误差的曲线最小二乘拟合

分析了最小二乘法的研究历史与现状,给出了高斯最小二乘法的几种研究思路,但是这些研究方法都没有考虑到高斯最小二乘法本身的缺陷。将通过一个实际的算例来分析高斯最小二乘法的缺陷基于绝对误差大体相同的前提之下,否则会产生很大的误差。在绝对误差相差不多的情况下,较小的数据的有可能产生较大的相对误差,这显然与实际情况不符。但通常情况下,观测数据往往按被观测量的相对误差进行评价,也就是说,被观测量越大,允许的实际观测量的误差也越大。从这个角度出发,将给出改进的最小二乘法。同时,从理论上证明其对应的法方程组的解是存在且唯一。最后给出相应的仿真算例,与高斯最小二乘法作比较,得到较好的结论。     

一种基于滑动最小二乘法的精确同步方法

最小二乘拟合鉴相曲线的方法可以实现精确同步,但其只能工作在很小的误差范围内,适用范围窄。提出一种基于正斜率和误差平方和最小准则的滑动最小二乘精确同步方法,该方法在粗同步前后各一个码片范围内进行滑动搜索选出最优测量结果。分析和仿真结果表明,该方法具有很强的抗噪声能力,并且在粗同步误差较大时依然具有很高的测量精度。     

基于最小二乘法的流长度分布估计方法

为了得到未抽样流的分布特征,提出一种新的由抽样报文流数据来估计原始未抽样流长度分布的方法.首先分析了产生一个定长抽样流的原始流的概率分布模型,并根据这个概率分布特征给出了长流一个非常简单的估计.然后构造了关于短流的方程组,利用流的重尾分布特性和最小二乘法对该方程组进行求解,得到了短流的估计.理论分析表明该估计方法有效地控制了时间复杂程度,实验测试结果也表明该算法对于分布的估计是精确的,估计精度与EM算法相当.     

基于LabVIEW的最小二乘法校正在控制中的应用

在自动控制系统中传感器的非线性特性和测量的准确性直接影响设备的控制精度,尤其是针对特殊测量而设计的传感器需要有自动校准功能以提高测量的准确性。工业自动化领域对设备级的控制大量采用可编程逻辑控制器PLC进行控制,然而PLC通常不具备非线性传感器自动校准所要求的数据计算能力。采用PLC同时采集被校准传感器的输出值和标准传感器的输出值,再将2个传感器的输出值传给LabVIEW上位机。基于LabVIEW设计的非线性传感器校正仪采用回归分析技术,应用最小二乘法原理,上位机对传感器的输出值进行拟合,得到满足精度要求的最佳拟合方程及最佳拟合系数。通过LabVIEW上位机与PLC的数据通讯,LabVIEW上位机将拟合系数回传给PLC,PLC利用拟合系数实现对被校传感器的校正。     

基于加权递推最小二乘法的微硬盘伺服信号滤波

针对微硬盘伺服信号的滤波问题,采用了一种加权递推最小二乘法.该算法使用最小二乘加权时间平均准则取代通常的最小均方误差准则,并利用该准则导出权向量的自适应迭代公式,算法保证在每步迭代运算中权值都能调整到最佳,同时降低了权值调整量对噪声的敏感程度.实验结果表明:该算法滤波效果好、抗噪能力强、稳态收敛精度高和收敛速度快,适用于诸如微硬盘驱动器之类对收敛速度及消噪要求较高的场合.     

基于最小二乘法模拟听力损失曲线滤波器的设计

为了在助听器客观评价时综合考虑佩戴者的不同程度听力损失,本文提出了一种听力图的模拟方法。该方法首先通过听力图计算各个频率点的幅度衰减,然后以此为依据,采用最小二乘法设计FIR滤波器,来模拟典型的听力图,使语音通过该滤波器后达到与听力图显示的患者听力损失相同的衰减效果,从而实现对听力损失的模拟。最后,文章通过一组实验表明：该滤波器对输入信号的频域衰减效果确实同典型的听力图一样。可见该滤波器有望加入助听器的测量评价体系,以提高评价准确性。     

基于偏最小二乘与神经网络耦合的储层参数预测

将偏最小二乘回归(PLS)与神经网络(NN)耦合,建立了储层参数预报模型.利用偏最小二乘对影响储层参数的诸多因素进行分析,提取对因变量影响强的成分,从而克服了变量间的多重相关性问题,降低了神经网络的输入维数;同时,利用神经网络建模可以较好地解决非线性的储层参数预测问题.计算实例表明,本耦合模型的拟合和预报精度优于独立使用神经网络模型的精度.     

基于偏最小二乘回归的研制费用估算模型

进行了导弹研制费用分析,建立了费用特征参数的量化模型.为解决因样本数据少引发的研制费用估算精度低的问题,引入了偏最小二乘回归灰色组合模型,并针对一组费用数据进行了实际应用.结果表明估算精度较高.