基于整体最小二乘的空间直线拟合算法

首先通过一定方式的转换将空间直线六参数拟合问题简化为平面直线四参数拟合问题,然后将方程组进行矩阵化,有利于利用整体最小二乘理论进行算法计算,最后分别利用本算法和最小二乘法对实测数据进行空间直线拟合计算,并对2种算法的结果进行比较,初步验证了本算法的可靠性和精确性.同时,将计算结果与不同文献的研究结果相比,证明了本算法的有效性与正确性.     

超平面拟合最小二乘问题

导出了超平面拟合最小二乘问题的正规方程组,说明该正规方程组有解,且其解使拟合函数取最小值,最后给出了求正规方程组的解的算法合数值例子.     

基于分层插值和最小二乘拟合的亚像素细分算法

在分析传统的光疯质心亚像素细分算法误差原因的基础上,提出了一种基于“金字塔思想”分层方式的三次线形插值和最小二乘拟合的质心算法。通过多次插值对光斑图像进行逐层细分,采用最小二乘曲面拟合在每一层内进行迭代计算。结果表明,该文分层插值方法提高了图像的分辨率,减小了图像系统误差和随机噪声等因素对算法精度的影响,通过该方法获得了较高精度的图像光斑中心位置。仿真实验测试证明,分层插值拟合方法精度优于质心法和曲面拟合法等传统算法,在实际的飞行器测量实验中具有很好的实用性。     

一种基于最小二乘准则的自适应滤波算法

基于最小二乘准则J（n)=∑i=1^nλn-i|e(i)|^2,利用最徒梯度下降法,得到一种新的梯度型自适应滤波算法,该算法避免了递推最小二乘RLS（Recursive Least Squares)乍江需递推估计更新自相关矩阵Rxx(n)的逆的不足,计算模拟仿真结果表明该算法有良好的收敛性能,收敛速度快于LMS（Least Mean Squares)算法、NLMS（Normalized Least Mean Squares)算法和RLS算法。     

改进的鲁棒迭代最小二乘平面拟合算法

针对迭代特征值最小二乘法不具备鲁棒性,提出一种改进的统计分析方法,用于含有大量异常点的点云的平面拟合.首先由移动最小二乘法拟合抽样点的近邻域平面,采用最小平方中位数法选择拟合模型,将该模型作为初始模型调用迭代特征值最小二乘法对点集拟合,通过逐渐剔除异常点,不断精炼模型,最终得到较精确的平面模型.此算法克服了一般向后剔除方法的缺点,具有了鲁棒性,且不失原方法的精确性,同时提高了迭代收敛速度.     

最小二乘辨识算法的并行计算及实现方法

以机器人自适应扰动控制中系统参数的辨识为模型，对逆归最小二乘辨识算法的并行计算进行了较深入的研究。结果算法的实施，提出了一种基于Ｉｎｔｅｌ８０９８单片机的多单片机结构，其中单端口写入、多端口读出的共享存贮器方案可命名微处理机间直接进行数据传输，有效地提高了数据的传输速率。     

输电线路两相短路故障的自适应分相重合闸方法

针对不带并联电抗器的超高压输电线路上发生的两相短路故障,提出一种自适应分相重合闸方法.搭建两相短路故障分析电路模型,推导出瞬时性故障下不同阶段选跳相端电压的时域表达式,分析选跳相端电压特性.研究发现,瞬时性故障二次电弧熄弧时,选跳相断路器两端电压的相角差由-120°突变到180°,且熄弧后恢复电压中出现明显的衰减直流分量.利用选跳相端电压的上述特征,提出了二次电弧熄灭时刻捕捉判据,实现了超高压输电线路上的自适应分相重合闸,并通过仿真验证了分析结果的正确性及所提方法的有效性.     

最小二乘拟合计算有机薄膜晶体管阈值电压的研究

通过制备了一个基于并五笨为有源层的顶栅底接触OTFT器件获取电流电压实验数据,并运用电流电压特性曲线理论拟合计算方法计算其阈值电压.研究发现,采用不同的拟合方法得到的阈值电压值有较大的差异.若选取转移特性曲线线性区距中心1/2范围内测试点进行最小二乘拟合计算出的阈值电压能减少采用其他拟合方法的固有不准确性,而且与其他方法得到阈值电压最接近.     

用程序求解最小二乘拟合多项式的系数

本文简单介绍了曲线拟合的概念,最小二乘法原理以及最小二乘拟合多项式问题,然后主要利用C语言设计求解最小二乘拟合多项式的系数程序,只要输入给定的数据点和相应拟合多项式的次数,运行该程序后就能准确地,高精度地获得最小二乘拟合多项式的系数.     

隐函救最小二乘曲线拟合的直接算法

达到的小.式中N为观测点的总数,W_1为权重因子,y为因变量,m代表测量值,c代表计算值。当待拟合的函数为显式函数时,y_1~c可由如下解析表达式直接算得     

最小二乘混沌算法在水位流量关系拟合中的应用

针对水位流量关系曲线拟合问题,将最小二乘法(LS)与混沌算法(CA)相结合,提出了一种适应于曲线拟合的最小二乘混沌算法(LSCA),并与最小二乘算法及遗传算法的拟合结果进行比较。结果表明,最小二乘混沌算法具有简便、快速、实用性强等优点,是一种较为优秀的全局优化方法,适应于非线性关系的参数率定。     

基于最优最小二乘的红外目标单站定位算法

为消除红外目标单站定位算法估计有偏性,解决现有估计算法中有可能出现多个解向量的问题,提出了一种基于最优最小二乘的目标估计算法.对总体最小二乘定位算法进行了研究,针对扩展测量矩阵出现最小奇异值多重的问题,构造了一个由多重奇异特征向量组成的测度函数,将该函数进行偏微分得到最优的最小二乘解;通过理论分析,证明了最优最小二乘解向量是渐进无偏的;最后,将该算法与总体最小二乘法和修正辅助变量法进行仿真对比.仿真实验结果表明,该方法在不同测量环境噪声下所得到的位置、速度误差曲线能快速地逼近克拉美罗下限,且具有更高的估计精度和稳定性,说明了算法的有效性.     

基于反序网的同杆双回线跨线故障准确测距原理

针对线间存在互感的高压同杆双回线有发生跨线故障的可能,同时不能忽略分布电容对测距结果的影响,基于分布参数模型,利用相序变换后双回线反序网络与系统参数无关的特性,提出了一种使用单端工频电气量进行跨线故障定位的算法.该测距算法在理论上不受系统阻抗及过渡电阻的影响,并且考虑了分布电容对双回线测距精度的影响,加深了对分布参数模型的同杆双回线跨线故障测距的研究,并且克服了以往双回线测距算法精度不高的缺点.该算法理论分析简单,迭代求解测距方程不存在伪根问题,电磁暂态计算程序ATP仿真结果表明,本算法测距精度达到了0.05%.     

Seasonal Least Squares Support Vector Machine with Fruit Fly Optimization Algorithm in Electricity Consumption Forecasting

Electricity is the guarantee of economic development and daily life. Thus, accurate monthly electricity consumption forecasting can provide reliable guidance for power construction planning. In this paper, a hybrid model in combination of least squares support vector machine(LSSVM) model with fruit fly optimization algorithm(FOA) and the seasonal index adjustment is constructed to predict monthly electricity consumption. The monthly electricity consumption demonstrates a nonlinear characteristic and seasonal tendency. The LSSVM has a good fit for nonlinear data, so it has been widely applied to handling nonlinear time series prediction. However, there is no unified selection method for key parameters and no unified method to deal with the effect of seasonal tendency. Therefore, the FOA was hybridized with the LSSVM and the seasonal index adjustment to solve this problem. In order to evaluate the forecasting performance of hybrid model, two samples of monthly electricity consumption of China and the United States were employed, besides several different models were applied to forecast the two empirical time series. The results of the two samples all show that, for seasonal data, the adjusted model with seasonal indexes has better forecasting performance. The forecasting performance is better than the models without seasonal indexes. The fruit fly optimized LSSVM model outperforms other alternative models. In other words, the proposed hybrid model is a feasible method for the electricity consumption forecasting.     

环网中输电线路故障点的定位算法

提出了环形电网中输电线路的故障点定位法，该法使用本地信息，定位精度不受负荷电流，过渡电阻和故障线对侧系统阻抗变化的影响。数字仿真结果令人满意。     

山西地区超高压输电线路常见故障及防治措施

根据山西地区超高压输电线路多年运行情况,分析山西地区超高压输电线路常见故障及其产生原因,包括雷击跳闸故障、风偏闪络故障、外力故障、污闪故障等,并提出有效的针对性防治措施．     

偏最小二乘法校正火焰原子吸收光谱干扰

用偏最小二乘法（ＰＬＳ）校正火焰原子吸收分析中Ｍｎ４０３．３０７ｎｍ对Ｇａ４０３．２９８ｎｍ干扰。实验结果表明，ＰＬＳ法是谱线重叠干扰的有效校正方法，同时预示着该法可成为用一种元素空心阴极灯同时测定谱线重叠的二种元素的分析方法。     

Partial Least Squares Method for Treatment Effect in Observational Studies with Censored Outcomes

To estimate the true treatment effect on a censored outcome in observational studies, potential confounding effect and complex heterogeneity in the treatment assignment have to be properly adjusted. In this article, we demonstrate that the partial least squares method could be a valuable tool in this regard. It is showed that the partial least squares method not only can adequately account for the heterogeneity in treatment assignment, but also be robust to treatment assignment model misspecifications. Numerical results show that the partial least squares estimator is more efficient and robust. A real data set is analyzed to illustrate the proposed method.     

解微分方程算法在输电线路微机距离保护中的应用分析

解微分方程算法在电力系统输电线路微机距离保护中得到了广泛应用,特别是在中、短输电线路中取得了较为满意的效果.基于解微分方程算法的基本原理,分析了该算法实现的微机距离保护在电力系统输电线路相间故障、接地故障以及高阻接地故障形式中的应用,并从频域和误差分析得到该算法的性能,为该算法完全合理和精确的实际应用的进一步研究提供理论依据和参考价值.