基于梯度法的高效全局优化算法

用极大似然估计法和交替方向法估计Kriging模型参数, 提出一种基于有效集共轭梯度法的Kriging模型参数优化算法, 并在此基础上改进了高效全局优化算法. 结果表明, 利用改进的全局优化算法可解决高效全局优化算法的过早收敛问题.     

生物软组织黏弹性参数反演方法研究

针对黏弹性参数反演中的模型选择问题,提出应用黏弹性材料的应力松弛曲线作为待反演的参数,不涉及任何黏弹性本构模型,采用有限元仿真与人工神经网络相结合的方法:通过有限元仿真得到不同应力松弛曲线下的剪切波传播速度,然后将仿真得到的数据作为训练样本输入到人工神经网络中进行训练,建立起生物组织黏弹性参数和剪切波传播速度的神经网络输出模型,有效解决了模型选择问题。最后通过粒子群优化算法反演得到组织的黏弹性参数。     

SQP 优化的最大似然波达方向角估计

为快速实现波达方向角( DOA: Direction Of Arrival) 的精确估计, 提出了应用序列二次规划( SQP:Sequence Quadratic Program)的最大似然DOA 估计算法。给出了用于DOA 估计的最大似然函数, 将参数估计问题转化为非线性函数优化问题; 并利用SQP 优化算法对似然函数的求解进行优化, 得到DOA 的估计值。仿真结果表明, 该算法可用较少的计算时间实现对似然函数的优化求解, 同时保留了最大似然估计的渐进无偏估计性能, 与遗传算法、粒子群算法相比, 不仅具有更快的寻优速度, 而且具有更高的收敛精度。     

基于量子微粒群优化算法的半透明介质光学参数反演

针对半透明介质光学参数估计问题,建立了脉冲激光辐照下半透明介质光学参数反演模型,采用量子微粒群优化(QPSO)算法反演了折射率和吸收系数,分析了测量误差、热物性参数对反演结果的影响,并利用敏感性分析揭示了反演精度与测量误差的关系.计算结果表明：建立的反演模型和采用的QPSO算法可以精确估计折射率和吸收系数,即使人为添加10%的测量误差,反演结果依然具有较强的鲁棒性和准确度.本研究可为半透明介质物性参数获取提供技术参考.     

基于NPP/VIIRS夜间灯光数据的GDP智能预测模型研究

针对现今传统统计方法难以准确及时的揭示经济参量时空信息且估算GDP精度不足的问题,本文利用国家极轨卫星携带的可见光和近红外成像辐射计（NPP/VIIRS）获取的2012-2018年夜间灯光影像为数据源,对数据产生的误差进行处理得到了可以用来定量分析的长时间序列数据;首先采用随机森林算法对数据集进行预测研究,在此基础上提出一种基于袋外数据估计的回归误差,采用改进的网格搜索算法（Grid Search）对随机森林模型进行参数调优。同时也使用贝叶斯优化（Bayesian Optimization）对随机森林(RF)模型进行参数调优。运用嵌套5F-CV,并通过外部5F-CV循环估算模型的泛化能力,内部5F-CV循环用于确定最佳参数找出最优参数模型,建立自动预测系统,根据输入的研究区数据,使算法模型自动进行精准预测。结果表明基于贝叶斯优化改进的随机森林算法在预测GDP时最好,预测精度达到97%,具有较高的准确率和鲁棒性。研究结果展示了机器学习算法和夜间光照指数用于在县级尺度上预测GDP表现出显著的能力。     

改进PSO算法在氧化动力学模型参数估计中的应用

通过构造一个适当的目标函数,将Hg氧化动力学模型的参数估计问题转化为一个多维数值优化问题;然后提出一种基于算术交叉和多样性变异的改进PSO算法来求解该优化问题。算法随机选择粒子与当前最优粒子进行算术交叉操作,将粒子逐步向极值点引导,提高算法的局部搜索能力。引入多样性变异算子以维持种群粒子的多样性。几个标准测试函数的实验结果表明算法具有较好的寻优性能。将算法应用于Hg氧化动力学模型参数估计中,获得了满意的结果。     

基于改进微粒群算法的非线性系统模型参数估计

将改进微粒群优化算法用于非线性系统模型参数估计,并通过对三种典型的非线性系统模型参数估计进行验证。实验结果表明:改进微粒群优化算法参数估计精度高,是一种有效的参数估计方法。     

基于ANN模型和HPSO算法的数控机床可靠性分布模型研究

针对数控机床可靠性研究过程中,由于可靠性数据较难收集导致可靠性分布模型不唯一的问题,采用ANN模型对收集到的少量可靠性数据进行扩充,扩充后的数据采用K-S检验法进行分析以确定可靠性数据模型,同时在求解确定可靠性分布模型参数过程中,将混合粒子群优化(hybrid particle swarm optimization,HPSO)算法引入极大似然估计中,解决其在小样本数据下求解某些复杂分布模型时易陷于局部最优解和求解效率低的问题.实例分析结果表明:采用混合粒子群算法求解可以在求解效率和收敛性性能上达到较好的平衡,比较所有的求解模型结果,经过ANN模型扩充后的2重3参数威布尔分布的相对均方差最小,其值为0.0425,说明利用该方法求解数控机床的可靠性分布模型是可行的,而且能够获得较精确的结果.     

基于特征运动簇的非刚体运动形变估计算法

由于非刚体运动形变估计是一个非线性的逆问题,非刚体运动时受到背景多样性、运动复杂性、数据的丢失、特征点噪声等问题的影响,使非刚性物体的形变程度估计面临着估计不准,误差较大的问题。为了解决这些问题,提出一种基于特征运动簇反投影的非刚体运动形变估计算法,将非刚体运动的形变估计过程中,加入一定的物理运动约束刻画不同非刚体运动形状基的情况下,运动形变的程度,使用非线性优化闭合求解的方法进行运动模型结构参数的重构,运用反投影后得到的结果估计非刚体的形变程度。实验结果表明,这种方法得到的解,误差较小,效果明显。     

混沌优化在模糊系统优化设计中的应用

在基于 T- S模型的模糊神经网络的基础上 ,提出了一种将混沌优化方法和最小二乘法相结合的优化方法。用变尺度混沌优化方法优化隶属函数参数 ,而用最小二乘法估计规则后件参数。该方法同时利用了变尺度混沌优化的快速全局搜索能力和最小二乘法的快速收敛性 ,因此网络学习速度快 ,精度高。仿真结果表明了该方法的有效性 ,所建立的模型具有良好的泛化能力。     

基于FPSO-SA算法的威布尔分布参数估计研究

为解决威布尔分布等复杂分布模型采用常规方法很难直接进行参数估计的问题, 提出了基于模糊粒子群模拟退火算法的威布尔分布参数估计。该算法根据粒子个体纵向和横向运动特性, 引入模糊逻辑推理动态调整惯性权值因子, 提高了粒子群算法(PSO: Particle Swarm Optimization)的收敛速率; 将上述模糊粒子群算法(FPSO: Fuzzy Particle Swarm Pptimization)与模拟退火算法(SA: Simulated Annealing)结合, 以FPSO算法的速度位置更新公式作为SA算法的状态生成函数, 再运用Metropolis算法以概率接受新状态, 获得全局最优参数估计值。将基于上述智能算法的参数估计法运用到威布尔分布参数估计中, 提高了参数估计精度。实际应用表明, 该参数估计方法在复杂分布模型参数估计中具有可行性和有效性。     

分位点门限自回归时间序列模型的贝叶斯方法

本文运用贝叶斯方法研究了门限分位点自回归时间序列模型的估计和预测. 将分位点回归的最优化问题转化为极大似然估计的问题,从而可以利用Metropolis-Hastings算法对模型中的参数进行Bayesian估计. 同时我们将模型应用于上证综合指数的增长率的数据, 得到了这一增长率的分位点估计. 这一方法的优越之处在于它不需要对数据的分布作预先的假定.     

基于自适应粒子群算法的重油热解模型参数估计

通过构造一个合适的目标函数,将化工模型参数估计问题转化为一个多维数值优化问题,然后提出一种参数自适应调整和维变异的改进粒子群优化算法来求解该问题。该算法首先利用佳点集方法初始化种群以保证粒子的多样性。惯性权重和学习因子随进化过程自适应调整,从而协调算法的全局和局部搜索能力。为了避免算法陷入局部最优,对收敛度最小的维进行变异。几个标准测试问题的实验结果表明该算法具有较强的全局寻优能力。最后将改进粒子群算法应用到重油热解模型参数估计中,并与基本遗传算法（SGA）和粒子群优化算法（SPS0）进行比较。研究结果表明：本文得到的平均相对误差为5．62％,比SGA和SPSO分别低1．08％和0．50％。     

一种基于稀疏重构的NB-IoT时延估计算法

针对传统的时延估计算法无法解决窄带物联网(narrowband internet of things, NB-IoT)低速率低功耗引起的估计精度低、计算复杂度高等问题,提出一种加入代价函数模型的基于稀疏重构的时延估计算法。利用窄带定位参考信号(narrowband positioning reference signal, NPRS)与传统的正交匹配追踪算法(orthogonal matching pursuit,OMP)进行时延值预估计,然后根据预估计的时延值构建冗余字典,在此基础上利用改进的OMP算法进一步对时延值进行估计。该算法中加入代价函数的思想将多维的时延估计降维成多个一维的时延估计,同时利用稀疏重构来消除各信号之间的干扰。另外,为了消除降维带来的局部最优的问题,合理设置软门限来有效并快速地终止代价函数模型的迭代过程。仿真结果表明,与OMP算法等传统时延估计算法相比,该算法具有更好的检测性能以及更高的时延估计精度。     

动力学参数估计的频域方法

本文讨论以谱估计为基础的动力学参数估计方法。它一般包括两步估计算法．即首先由线性系统的输入－输出信号估计其谱密度函数．再由第一步得到的频率响应数据估计系统的传递函数参数。文中从统一形式的性能指标出发，选用不同的加权项而导出不同的频率特性曲线拟合算法，如线性化算法、迭代法、非线性最优化方法以及基于若干基本环节的顺序迭代算法。文中还介绍了这种算法的几个应用实例。这种频域方法适用于一般线性系统的实验建模．具有通用性。     

带有未知参数的非线性系统递阶模型跟踪控制器的设计

从参数估计与最优控制双目标优化的观点出发,采用大系统中分解-协调的方法,给出了一种对非线性系统四级递阶模型跟踪控制的算法,并用于求解带未知参数的同步电机励磁控制问题。仿真结果表明,此算法计算简便、结构分明,能达到较好的参数估计精度,而且能使非线性对象很好地跟踪模型。     

自适应无迹卡尔曼滤波动力电池的SOC估计

无迹卡尔曼滤波法(Unscented-Kalman Filter,UKF)在估计动力电池的剩余容量(State of Charge,SOC)时,由于系统噪声的不确定,可能导致算法不收敛,而且算法的估计性能受模型精度的影响,为此采用自适应无迹卡尔曼滤波法(Adaptive-UKF,AUKF)动态估计电动汽车动力电池的SOC.建立了适用于SOC估计的电池模型,辨识相应的电池模型的参数并进行验证,将AUKF应用到该模型,在未知干扰噪声环境下,在线估计电池的SOC.试验仿真结果表明:UKF算法的估计误差在-0.04~0.06之间跳动,而AUKF算法的估计误差平稳的保持在0.05以内,实时修正微小的模型误差带来的SOC估计误差.     

基于M-H抽样算法的贝叶斯Probit分位回归模型研究

针对Probit分位回归在参数随机化条件下的建模问题,提出基于Metropolis-Hastings算法的贝叶斯Probit分位回归模型.通过分析Probit分位回归模型结构,选择模型的先验分布,运用M-H算法进行参数估计.利用Monte Carlo仿真技术,得到不同分位点模型参数后验分布,同时用贝叶斯probit分位回归与分位回归方法和光滑分位回归方法对模型参数估计进行比较分析.研究结果表明:贝叶斯Probit分位回归模型可以更全面描述离散选择变量的影响,能够得到更加准确有效的参数估计.     

基于禁忌搜索的无线传感器网络多源定位研究

针对无线传感器网络多源定位容易陷入局部最优的情况,提出基于禁忌搜索的多源定位方法.通过测量多个声源发出的能量建立声音能量模型,估计出模型中的声音能量和声音位置等参数,然后使用8邻域3层格点的邻域产生方式,并合理选择禁忌表长度、初始解等禁忌算法的基本参数,有效避免了多源定位易陷入局部最优的情况.将禁忌搜索算法和多分辨率搜索算法、EM算法、AMR算法进行比较,仿真结果表明,禁忌搜索能够很好地避免局部最优,且定位精度高于其他几种算法,计算复杂度相对较低.     

基于信标节点间距离的改进RSSI定位算法

针对无线传感器网络应用于室内定位时,传统RSSI平均值算法精度较低的问题,提出了一种改进的RSSI算法。该算法利用RSSI平均值对所测量的每个RSSI值进行估量,消除波动大、严重失真数据,从而使所保留的RSSI值能更好的与距离关系对应。并根据室内不同位置的节点环境参数差别大的特征,提出了把信标节点间的固定距离及其测量得到的对应RSSI值带入信号传输模型,从而消除环境因素对距离估计的影响。仿真结果表明:改进RSSI算法与传统的平均值距离估计算法比较,距离估计误差明显降低,可以满足室内定位精度的要求。