河段汇流参数抗差估计研究

当河段实测出流流量值被不服从正态分布的异常值污染时,最小二乘法不能获得参数最优估计.为此,采用崩溃率为20%、附有条件的抗差最小二乘法估计马斯京根汇流参数最优值.通过对闽江永安河段理想模型参数的计算,比较了参数抗差最小二乘法与最小二乘法抵抗2类误差的效果.结果表明,抗差最小二乘法能排除异常值对参数估计的影响而获得稳健性的参数.     

稳健加权整体最小二乘法在GPS高程拟合中的应用

由于GPS测量技术获取的大地高与国家采用的正常高之间存在高程异常的问题,为此,通常采用高程拟合的方式进行高程异常的计算,从而将大地高转换为正常高。针对采用加权整体最小二乘法估计GPS高程拟合中的多项式系数时,并没有考虑到观测数据中可能存在粗差的情况。采用稳健加权整体最小二乘法求解GPS高程平面拟合参数,并与最小二乘法、加权整体最小二乘法和稳健最小二乘法的结果进行对比,结果表明稳健加权整体最小二乘法的平面拟合结果最优。     

STD、BUS在温度系统的自适应控制

本文论述用最小二乘递推算法，在线辨识温度控制系统的参数，并采用最小方差自校正调节器进行控制。     

基于阻尼最小二乘法的鲁棒自校正预测控制器

本文将广义预测控制器（GPC）与阻尼最小二乘法（DLS）相结合,构成一种鲁棒自校正预测控制器．仿真结果表明,这种算法比基于通常的递推最小二乘法（RLS）的自校正预测算法有更强的鲁棒性．     

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.     

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.     

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。     

基于递推最小二乘改进算法的洪水预报模型研究

由递推最小二乘算法估算出的自回归系数在一定条件下具有最佳的统计特性,但在实际应用中,这种方法往往难以动态地把握水文现象的动态特性.为提高自回归洪水预报模型的精度,分别用衰减记忆、有限记忆及2种算法相结合的方法对基本的递推最小二乘算法进行改进,并利用这几种改进算法对白马寺水文站的实测径流序列进行了模拟演算.结果表明,这3种改进的递推最小二乘算法,都可以使自回归洪水预报模型取得较好的预报效果,但实际应用时应根据不同预报的侧重点选择相应的算法.     

线性回归模型的抗差泛最小二乘估计

首次用抗差泛最小二乘法考虑线性回归模型，得到了抗差泛最小二乘估计；然后，研究了该估计的影响函数和渐近方差-协方差矩阵；最后，用算例说明了抗差泛最小二乘估计具有抗差性，优于传统的最小二乘估计及作提出的泛最小二乘估计。     

无航向基准时数字式磁罗盘的自差校正

针对某无人驾驶飞艇中安装罗盘吊舱的工作状态,提出适合于野外作业环境无外部航向基准时数字磁罗盘的自差校正方法.通过分析自差产生的原因以及硬铁和软铁磁力对自差的不同影响,采取了粗校和精校两步走的策略.先用磁力畸变特性进行硬铁校正,再把自差当作小量,分别采用最小二乘法、递推最小二乘法和卡尔曼滤波器进行剩余硬铁磁力和软铁系数的估计.通过HMR3300数字磁罗盘的自差校正实验,表明该方法能提高罗盘在干扰磁力下的测量精度,在载体倾斜小于5°条件下,航向角测量精度由原来的6°提高到1°.     

接触电阻计算新方法

运用模糊系统对接触电阻进行建模.首先通过全因子法进行试验,得到足量试验数据,从试验数据中选出一部分能代表整个样本空间特征的数据作为训练数据训练模糊系统,剩下的作为测试数据对模糊系统进行测试,检测系统可靠性.然后在分析基本遗传算法与递推最小二乘算法特点的基础上,将二者结合形成混合算法,混合算法是在基本遗传算法之后进行递推最小二乘算法的运算.通过训练数据分别利用递推最小二乘算法、基本遗传算法、混合算法训练模糊系统,混合算法的收敛效果优于其他2种方法.通过训练数据建立基于回归分析的接触电阻模型.利用测试数据对各模型进行测试,并比较测试结果,混合算法训练模糊系统所得模型的测试效果是各模型中最好的.测试和比较结果说明若能得到足量训练数据,用混合算法训练模糊系统的方法对接触电阻进行建模是可行的.     

卡尔曼滤波—分光光度法用于饮料中色素的同时测定

卡尔曼滤波(KF)是一种基于最小二乘法原理的线性估计递归(推)算法。本文用卡尔曼滤波—分光光度法实现了饮料中的苋菜红和胭脂红的同时测定,同国家标准方法比较,不仅结果有较好的一致性,而且又避免了繁琐的色层分离操作。     

基于遗传寻优的刚体运动参数估计方法

提出一种基于最小截平方和参数估计算法,并采用遗传算法寻优,能自动剔除采样点集中的出格点,具有较强的鲁棒性,实验结果表明：该方法能够有效地克服由于出格点产生的误差,准确地估计出刚体空间运动的参数,并且不需要任何先验知识。     

一种新的洪水随机模拟模型的应用

将俄罗斯水文学者Khristoforov等建立的一种能反映洪水涨快落慢特性的随机模拟模型应用于钱塘江流域衢江衢县站汛期洪水流量过程模拟,并提出了模型参数的提取方法,同时对参数的分布线型进行了统计检验,对模拟结果分别进行了长、短序列不同时段洪峰洪量统计特性的实用性检验.结果表明:该模型能够通过实用性检验;模拟出的汛期洪水流量过程线能较好地反映实际洪水变化特性;与传统且常用的相关解集模型及季节性AR(1)模型相比,该模型所用参数大为减少,而且模拟效果也优于以上2种模型.     

基于水气两相流的水布垭电站泄洪雾化有限元分析

泄洪雾化实际上是水气两相流体混合运动的过程。笔者从描述流体运动的质量守恒以及动量守恒方程出发,建立描述泄洪雾化的数学模型,采用有限元法求解模型。求解过程中采取了相应的非线性项求解策略,解决了求解过程中的数值收敛性与稳定性问题。通过与传统的方腔驱动流动算例进行对比,验证了模型的正确性。根据水布垭电站溢洪道及河谷地形地貌建立了三维有限元计算网格,并对其泄洪过程进行了数值模拟,通过与泄洪实测数据对比发现,该数值方法对泄洪雾化过程中的风场、雨场具有较强的预测能力。     

多层递阶非平稳时间序列模型预测矿坑涌水量

将多层递阶方法与非平稳序列分析相结合来预测矿坑涌水量。在预测过程中,改变了传统的应用周期变量法来时变参数,提出了应用非平稳时间序列模型加以预测。表明了此种方法是可行的。拓宽了多层递阶方法的应用范围,为预测矿坑涌水量提供了一种新思路。     

液体晃动力学参数的辨识

提出一种确定液体晃动力学参数的新方法。建立晃动液体和运动容器的力学模型和它的差分方程，实测液体晃动时充液容器运动的信号，采用广义最小二乘法处理试验数据，估计出液体晃动的力学参数。用此种辨识方法获得的液体晃动的主频率和参预基频晃动液体的等效质量与理论计算和共振试验法得到的结果基本一致。     

RANSAC算法在线结构光视觉测量系统中的应用研究

针对线结构光视觉测量系统中参数标定易受噪声和亮度突变等因素的影响,而传统算法难以拟合包含异常值点云的问题,在现有标定方法的基础上,提出了一种基于随机抽样一致性(RANSAC)的改进算法拟合光平面参数。随机选取三个点云数据拟合光平面,选择阈值并统计在此平面上的内点数量,多次重复求得包含最多内点的平面,并以这些内点以特征值法进行平面拟合得到所求平面方程。实验结果表明,与最小二乘法相比,该方法可以很好地适应标定过程中出现的误差和异常值的情况,稳健地估计平面参数值,从而进一步提高线结构光参数标定精度。