基于长期验潮数据的海平面预测方法与案例应用

在充分考虑长时间序列潮位具有周期性、趋势性和随机性特征的基础上, 建立一套基于随机动态预测模型的海平面变化分析方法。模型中的周期项模拟首次采用小波分析与谱分析相结合的方法; 趋势项采用逐步回归法拟合; 残差序列采用自回归移动平均混合模型进行拟合; 三项叠加建立随机动态预测模型, 参数的确定采用非线性最小二乘迭代法。应用塘沽验潮站57年的月平均海平面高度数据进行案例分析, 通过实测数据验证和预测精度统计学检验, 表明此方法对海平面变化的模拟与预测具有较高精度, 可为海平面上升预测研究提供有效可行的借鉴与范例。     

基于偏最小二乘回归模型的带钢热镀锌质量监控方法

提出了基于偏最小二乘回归模型的带钢热镀锌质量监控方法. 以带钢热镀锌生产中带钢力学性能和锌层质量的质量监控为研究对象,用偏最小二乘方法建立了生产过程参数与质量结果之间的回归模型,对生产过程控制能力进行了分析,并给出了产品质量的预测方法. 用鞍钢股份有限公司带钢热镀锌的实际生产数据进行验证. 结果表明,偏最小二乘法比传统的多元线性回归方法具有更好的预测精度,基于偏最小二乘回归的锌层质量预测模型,其相对预测误差可达到5.93%.     

基于正交最小二乘法的径向基神经网络模型

为提高神经网络模型的预测精度以及提高模型的计算效率,减少获得高精度模型的计算量,构建了基于正交最小二乘法的高斯径向基神经网络模型结构,给出了最小二乘法高斯径向基神经网络的递归模型.依据样本点序列信息,给出了高斯径向基函数中心参数的确定方法,并采用正交最小二乘法回归迭代,从而获得隐层同输出层间的连接权参数值.采用混沌Lorenz时间序列预测问题对该设计的网络模型进行验证,并同其他文献对该序列预测的精度以及迭代所需的时间作对比.结果表明,采用该设计方法获得的网络模型具有时间预测精度高及计算效率高等优点.     

基于最小二乘支持向量机回归的基坑变形预测

将最小二乘支持向量机回归用于基坑变形预测.根据基坑位移的实测时间序列资料,应用最小二乘支持向量机回归建立了基坑位移与时间的关系模型.研究结果表明,最小二乘支持向量机回归用于基坑变形预测,具有较高的预测精度.与通常采用的BP神经网络相比,该方法具有预测误差小、计算快速、所需数据少等优点.     

数据似合分析

在MEMS器件中,经常涉及到它的力学性能.对实验测得的数据,通过对非线性部分做基于Mtlab的最小二乘法的多项式拟合和BP神经网络逼近,得到如下结论：最小二乘法多项式拟合的误差较大,拟合精度低,而BP神经网络逼近误差小,精度高.同时最小二乘法拟合的多项式次数不同逼近的误差也有所不同.     

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.     

利用蜂群算法优化的区域高程拟合精度分析

针对最小二乘支持向量机拟合法的拟合参数难以选取的问题,提出将人工蜂群算法引入最小二乘支持向量机建立高精度区域拟合模型的方法。人工蜂群算法可对最小二乘支持向量机中的参数进行全局性追踪搜索,模仿蜜蜂的采蜜过程,将参数的初选值作为蜜源,最小二乘支持向量机预测的平均平方误差作为目标函数,在一定范围内经过迭代更新确定最佳参数,最终建立精度较高的全球定位系统(GPS)高程拟合模型。实验结果表明,相比常规最小二乘支持向量机拟合法,ABC-LSSVM组合方法构建的拟合模型精度提高了28%,在此同时,该组合方法比BP神经网络拟合法的收敛效果更高、稳定性更佳,证明了ABC-LSSVM组合方法在GPS高程拟合模型构建中的有效可行性,为GPS高程拟合模型的建立提供一定的参考价值。     

GM-LSSVM模型在建筑能耗预测中的应用

为提高大型公共建筑能耗的预测精度,提出一种基于灰色模型和最小二乘向量机方法(GM-LSSVM)的办公能耗预测模型.该方法结合灰色建模计算简单的特点,以及最小二乘支持向量机非线性拟合能力和泛化能力强的优势,充分发掘样本数据的规律,并以粒子群优化算法进行模型参数选择.根据福州某大型公共建筑能耗数据,通过本研究提出的方法建立预测模型,并与神经网络模型以及最小二乘支持向量机模型的预测结果进行比较,验证了该方法具备较高的预测精度和较强的泛化能力.     

增删数据场合最小二乘估计算法的比较研究

给出了增删数据场合多元线性回归模型参数最小二乘估计的两种算法-递推算法和Givens变换法,二者都利用已有的结果,减少计算量.递推算法给出预测误差的关系式,可直接比较预测误差大小;Givens变换法不能直接导出预测误差的关系式,但更容易算出残差平方和,可通过比较残差平方和大小比较增删数据前后参数估计的好坏.     

基于最小二乘法的光伏电源电磁暂态输出预测

光伏电源的暂态输出预测对电网稳定性分析、电能质量控制与故障诊断等有重要意义.为此,本文首先建立理想光伏电源的离散化模型与线性预测模型.然后,对于电源模型参数固定的情况,给出了基于正则化最小二乘法的预测方案.对电源模型参数变化的情况,采用递推最小二乘法获得实时更新的预测模型参数.与标准递推最小二乘法不同,该方案采用了基于滑动矩形窗的数据更新策略,可提升RLS的跟踪性能与预测精度.实验结果表明,提出的预测方案获得了良好的预测精度,而且能够很好地适应电源模型参数发生变化的情况.     

蒸气压和温度关系的参数拟合

以乙醇为例利用非线性拟合技术和文献报道的实验数据,探讨了纯物质蒸气压和温度关系及其参数的拟合问题.从拟合的残差平方和和误差的统计分布规律考虑,基于蒸发焓与温度关系(Clapeyron-Clausius方程)的多参数模型明显优于常用的二参数模型和Antoine 方程.     

Quantitative exploration of the mechanisms behind the urban thermal environment in Beijing

The driving mechanism behind the formation of urban thermal environments is the result of a combination of factors.Beijing was chosen as the study area,and the technique of principal component analysis (PCA) was used.A spatial regression method was also applied for quantitative explanation of the thermal mechanism.Multiple Landsat thematic mapper images were used to quantify potential causing factors.Considering the eigenvalues of each factor and its relationship with land surface temperature,the first three principal components (PCs) are regarded as the main causative factors explaining the mechanism as independent variables.The first three PCs mainly reflect urban construction,road density and the normalized difference vegetation index (NDVI),respectively.Ordinary least squares,spatial lag and spatial error regression models were established separately for the relationships between the first three PCs and land surface temperature (LST).In the two spatial regression models,z-statistics for both the spatial lag parameter (ρ) and spatial residual parameter (λ) are significant,indicating the necessity of using spatial regression to replace the OLS regression model,as well as indicating that the spatial error regression model is superior to the spatial lag regression model.Overall,the normalized difference builtup index (NDBI) and road density are the most significant positive contributions to LST.     

基于多元时间序列的PM2.5预测方法

针对利用多元线性回归和时间序列模型预测PM2. 5时,存在信息利用不全面和预测精度不高的问题,提出了基于多元时间序列(ARMAX)的PM2. 5预测方法;方法在回归项中引入了PM2. 5影响因子在时间序列上的滞后性阶数,并对残差序列进行信息提取,建立了PM2. 5浓度预测模型;首先通过"天气后报网"采集了合肥市2017年和2018年污染物数据;完成了数据的预处理及相关性分析;分别建立了PM2. 5浓度预测的多元线性回归模型、时间序列模型和ARMAX模型;最后通过RMSE、MAE和Theil不相等系数3个评价指标,将3个模型预测精度进行比较;结果表明:ARMAX模型的预测精度显著高于单一的时间序列模型或多元线性回归模型。     

数控机床动压主轴的热误差建模技术研究

为了降低加工过程的热误差,提高数控机床加工精度,基于时序相关分析理论与数值计算方法,建立了一种以温度场分布及加工参数为输入的新型机床主轴热误差建模方法.所建模型由热误差模型、主轴动压轴承热特性模型以及主轴热传递模型三部分组成.该方法首先根据时序相关理论建立热误差与温度测点之间的相关模型,再通过灰色相关理论完成关键温度测点位置与数量的优化,同时,基于数值计算与热传导理论,建立了动压主轴系统热特性模型.以一台大型龙门导轨磨床为实验对象,建立了磨床主轴箱热误差预测模型.实验结果表明,所建立的热误差模型具有良好的热误差辨识性能.     

巴姆地震三维形变场获取

基于覆盖巴姆地震的先进合成孔径雷达(advanced synthetic aperture radar,ASAR)数据,使用差分干涉测量(differenti-al interferometric synthetic aperture radar,D-InSAR)方法获取卫星视线向(line of sight,LOS)向同震形变场,针对形变场中存在的失相干和地形误差等问题,分别使用非线性支持向量机方法(support vector regression,SVR)进行失相干恢复;并基于形变场经纬度与数字地形高程模型(digital elevation model,DEM)建立函数模型,去除残余的地形误差,从而获取完整的形变场.使用多种干涉雷达(interferometric synthetic aperture radar,InSAR)技术联合的方法获取巴姆地震的三维形变场.结果表明:SVR方法可以较好地恢复失相干区域,而且巴姆地震发震构造是近南北向断层,主要以右旋走滑运动为主.     

基于数据特征的加热炉钢温预报模型

针对加热炉工业过程具有复杂、非线性、时滞性的特点和钢坯出炉温度预报问题,提出了一种基于数据特征的改进主元回归(PCR)加热炉钢温预报模型的建立方法.首先通过对原始数据进行同步化处理来解决各数据变量间存在的时间滞后问题;然后提取生产过程中各批次钢坯的统计特征和熵特征,并依据一定顺序将这些特征排列组合,构造等长的数据特征向量;最后通过PCR方法建立过程变量的数据特征和钢坯出炉温度之间的回归预报模型.本文以某钢厂加热炉工业过程为背景进行实验仿真,采用实际生产数据求取建模参数,并对钢坯出炉温度预报进行了测试.实验的校验与误差分析表明,该方法在预测钢坯出炉温度方面具有更好的性能,且预测误差满足工业应用的精度要求.     

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.     

多项式回归理论在机床热误差建模中的应用

通过理论分析,利用多项式回归理论中的增广样本相关系数,结合复相关系数的方法剔除与因变量和其他自变量相关系数均很低的自变量,建立机床热误差补偿模型.该方法与逐步线性回归热误差建模法相比,可避免出现温度变量耦合现象,缩短建模时间.通过残差及拟合图验证该模型具有较高的回归精度.     

一种基于PID控制算法的分布参数法压缩式空气源热泵模型

采用分布参数法建立单、双级压缩式空气源热泵的热力学模型,并且将比例积分微分(proportional-integral-derivative,PID)控制算法应用到模型计算中,形成一种基于PID控制算法的全系统循环分布参数模型。将建立的模型在C++环境中运行,用实验数据验证模型精度。结果表明:模型充分利用了分布参数法和PID控制算法的优点,与传统集总参数法建立的模型相比,模型具有更高的计算精度,其中双级压缩式空气源热泵模型的模拟制热性能系数(COP)与实验数据的平均相对误差为4.91%;加入PID控制算法后,提高了模型的运算速度,双级压缩式空气源热泵模型循环迭代5次就达到了收敛。