基于多群体遗传算法的非线性最小二乘估计

由于非线性模型参数估计理论广泛使用的传统牛顿类算法对初值的敏感性,以及简单遗传算法易陷入局部最优的问题,提出了一种多群体遗传算法,它采用多个群体执行遗传算法搜索解,并且能根据各个群体在较少迭代次数中找到的最优解动态调整参数域,提高了遗传算法的性能及搜索到的解是全局最优解的可靠性.实验结果表明:新的算法是一种有效的非线性...     

钻井液流变参数的非线性最小二乘估计算法

钻井液流变模式的参数估计问题大多使用线性回归方法求解,然而,线性回归方法改变了测量误差的统计特征,使得所得到的流变参数估计不具有无偏性和方差最小等特点.针对3种非线性流变方程(幂律模式、赫巴模式和卡森模式)的特点,分别提出了非线性最小二乘估计的新算法.该算法不需要人工给定迭代初始值,迭代过程稳定收敛到最小点,不会陷入极小点陷阱,存储需求小,收敛速度很快,所得到的流变参数估计具有拟合残差近似无偏性和方差几乎最小的优良统计特征.大量的实际钻井液算例表明,新方法具有比线性回归方法更小的拟合方差,拟合残差统计特性优于线性回归方法.     

非线性模型抗差最小二乘估计及其应用

以经典最小二乘法为基础,详细阐述了抗差因子的选取。从抵抗粗差的角度出发,抗差最小二乘法可提高非线性模型在有粗差干扰条件下参数估计的精度。以广东森林资源调查的样本资料,对提出的方法进行了检验与应用,结果表明提出的方法具有明显的抗粗差性。     

非线性最小二乘平差参数精度的评定

对于非线性最小二乘平差参数的方差－协方差传播的研究,必须与非线性最小二乘平差的研究同步。为了适应现代变形监测中观测值种类变化的多样性,将观测值类型加以扩展,提出了不同类型观测值的非线性最小二乘平差参数的方差－协方差传播理论和计算公式,利用算例证明了它的可行性。     

基于遗传算法的广义非线性最小二乘测量平差

为了解决当前“数字地球”、“数字国家”、“数字城市”、“数字矿山”等数字化工程中广泛出现的具有多源、多维、多类型、多精度、动态和非线性等特点的测量数据的误差处理问题,本文采用了一类基于自然界生物进化基本法则而发展起来的新算法——遗传算法,在提出、设计基于遗传算法的广义非线性最小二乘参数平差方法的同时,给出了遗传算子中选择、交叉、变异算子的设计,以及具体的算法步骤。通过实例计算表明,该遗传算法是进行广义非线性最小二乘参数估计的具有全局最优化的有效方法,为广义非线性测量数据处理提供了又一新的思路。     

非线性函数模型的最小二乘问题

本文针对非线性函数模型的平差问题,提出了非线性最小二乘平差的一种解算方法,该法与过去方法的不同在于:先将非线性函数模型按最小二乘法导出其基础方程,再对非线性的基础方程进行迭代化计算求解。     

非线性最小二乘平差参数精度的评定

对于非线性最小二乘平差参数的方差协方差传播的研究 ,必须与非线性最小二乘平差的研究同步。为了适应现代变形监测中观测值种类变化的多样性 ,将观测值类型加以扩展 ,提出了不同类型观测值的非线性最小二乘平差参数的方差协方差传播理论和计算公式 ,利用算例证明了它的可行性     

最小二乘平差的非线性解法及其几何意义

本文讨论了非线性最小二乘平差的一种新的解法并证明了其收敛性；以间接平差为例用流形理论讨论了该种解法的几何意义。     

正交最小二乘算法及其应用

介绍了正交最小二乘法的算法原理，同经典的最小二乘法相比，其数值稳定性好、计算量小，能节省大量存贮空间。应用了Ｈｏｕｓｅｈｏｌｄｅｒ变换、Ｇｉｖｅｎｓ变换和它的逆变换３种算法。根据残差矢量最小准则，将该法用于ＡＲＭＡ模型结构辨识和时变ＡＲ模型参数估计，取得了满意的仿真结果。     

基于非线性最小二乘算法的超宽带TOA估计

研究室内密集多径信道环境下的超宽带到达时间(TOA)估计技术.提出一种改进的门限比较TOA估计算法,利用非线性最小二乘算法同时估计多径延时和幅度,采用迭代算法提高参数估计精度,根据判决门限比较结果终止多径搜索过程并估计出TOA.分析该算法在室内多径信道模型中的性能,给出门限的设置方案.仿真结果表明,在不同的信噪比下设置合理的判决门限后,该算法具有较高的估计精度,能够满足精确定位需求.     

不同类型观测数据的非线性最小二乘估计解算新方法

导出了仅用函数值而不用函数一阶、二阶导数值对不同类型预测数据进行非线性最小二乘估计的解算方法 ,给出了解算步骤 ,并通过实例验证了本方法的有效性和可靠性。与经典方法相比 ,该方法的估计精度明显较高 ,计算过程也得到了简化     

不同类型观测数据的动态最小二乘估计

本文研究、提出了不同类型观测数据的动态最小二乘估计和具有抵抗粗差能力的动态最小二乘抗差估计。这一问题的研究和解决对充分应用各种类型的观测数据于变形分析、提高变形分析成果的精确度有重要意义。     

不同类型观测数据的非线性最小二乘估计解算新方法

导出了仅用函数值而不用函数一阶、二阶导数值对不同类型预测数据进行非线性最小二乘估计的解算方法,给出了解算步骤,并通过实例验证了本方法的有效性和可靠性,与经典方法相比,该方法的估计精度明显较高,计算过程也得到了简化。     

非线性半参数模型最小二乘近邻估计

目前对非线性半参数模型的研究尚处于初级阶段,关于非线性半参数模型的计算理论还未见实质性报道.基于非线性半参数模型最小二乘近邻估计,给出了其参数分量和非参数分量估计的构造式,导出了参数分量和非参数分量顾及二次项直接解法的非线性直接解法.基于工程实际中的非线性模型用模拟数据进行计算,证明对于非线性半参数模型最小二乘近邻估计,可采用顾及二次项的直接解法.     

非线性半参数模型最小二乘核估计的迭代算法

基于非线性半参数模型最小二乘核估计,给出了核估计参数分量和非参数分量估计的构造式.导出了利用高斯一牛顿迭代法的计算公式.实测数据的模拟表示该算法具有较好的拟合精度.     

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。     

平面控制网的复数域最小二乘法估计研究

首先依照复数概念与其几何意义对边角控制网、附合导线、坐标转换等测量平差问题进行研究,概括出二维平面上复函型误差方程一般式.然后依据复数域最小二乘法原理,对复函型误差方程进行平差分析.分析过程中克服复数代数化处理的繁琐性弊端,运用矩阵不等式,向量运算等数学工具,得到复数域经典平差模型,拓充经典平差理论.最后通过算例比较,验证复数域经典平差模型的正确性,并分析其应用的合理性.     

多元响应回归模型及其参数的非线性最小二乘估计混合算法

针对多元响应数据的特点，建立了一个多元响应回归模型，对参数的非线性最小二乘估计进行了探讨。结合拟牛顿法和信赖域算法建立了一个非线性优化的混合迭代算法，该算法在一定条件下具有全局收敛性和超线性收敛性，对参数的非线性最小二乘估计是有效的。     

解非线性最小二乘问题的混合算法

对非线性最小二乘问题进行了研究，提出了一个新的混合算法，并给出在一定条件下算法具有超线性收敛性的结论．对目前众多标准数值算例进行了计算，表明该算法具有较好的数值结果     

最小二乘法在直线矢量化技术中的应用

由于在计算机中图象的存储和显示常常都是以离散的点阵方式进行的，因而给直线的识别速来了很大的困难。本文采用最小二乘法进行参数估计，以提取模式的特征，得到了比较简单的直线矢量化算法，该算法较好的克服了矢量化算法中存在的短线和畸变的缺陷。