ARMA模型参数估计的两段最小二乘法

提出了自回归滑动平均(ARMA)模型参数估计的两段最小二乘法。首先用递推最小二乘法对真实ARMA模型拟合高阶自回归(AR)模型,然后基于所拟合的AR模型参数,用最小二乘法解一个不相容代数方程组得到ARMA模型参数。一个仿真的例子说明了其有效性。     

递推部分最小二乘方法

部分最小二乘(PLS)回归可较好地解决多元线性回归中的共线性问题,目前被广泛地应用于过程建模和监控.作者首先给出核PLS算法,然后在此基础上推出递推部分最小二乘(RPLS)方法,可以基于新数据和旧的PLS模型参数更新PLS模型.将该递推PLS方法和传统PLS方法同时用于仿真研究,结果表明递推算法性能和传统方法的相近,而计算量大大减少.     

增广最小二乘限定记忆参数估计算法与仿真

最小二乘法可用于动态系统、静态系统、线性系统和非线性系统的参数估计,可用于离线估计,也可用于在线估计;文章在增广最小二乘递推算法的基础上引入限定记忆方式,获得了增广最小二乘限定记忆参数估计递推算法(RFMELS),解决了增广最小二乘递推算法的数据饱和问题,仿真结果表明了RFMELS算法的有效性.     

基于非线性回归最小二乘法的改进Gompertz模型参数估计

可靠性增长试验是产品研制阶段不可缺少的一项提高产品可靠性的工程项目。成败型试验的可靠性增长数据通常用Gompertz模型进行评估,但存在S形增长数据拟合精度差的不足。根据高斯一牛顿最小二乘法和多元线性回归最小二乘法原理,提出改进的Gompertz模型参数估计的非线性回归最小二乘法。用试验数据对改进后的模型进行验证,拟合度较好。     

随机干扰系统的辅助模型递推广义增广最小二乘辨识方法

基于辅助模型辨识思想,提出了一般有色噪声干扰随机系统的辅助模型递推广义增广最小;乘辨识方法。仿真例子说明提出方法的有效性。     

关于最小二乘法的参数估计问题探讨

数学建模中经常要用最小二乘法进行参数估计,本文介绍了用最小二乘法进行参数估计的原理,以及在计算机上如何估计参数.     

基于最小二乘法的递推回归

推导出基于最小二乘法的回归系数、总离差平方和、残差平方和、回归平方和的递推计算公式,在此基础上可计算决定系数和复相关系数,并进行回归方程的显著性检验和回归系数的显著性检验.在整个递推计算过程中,只有在第一步计算回归系数时需要求逆矩阵,其余步骤均不需要求逆矩阵,可大大减少计算量.     

关于最小二乘法的参数估计问题探讨

数学建模中经常要用最小二乘法进行参数估计,本文介绍了用最小二乘法进行参数估计的原理,以及在计算机上如何估计参数.     

设计FIR数字滤波器的随机抽样递推最小二乘算法

考虑了对称系数及反对称系数的ＦＩＲ数字滤波器的设计问题,将这个设计问题看成一个线性系统的辨识问题,辨识系统参数所需的输入数据由一随机抽样法产生,辨识算法采用递推最小二乘法。按随机抽样法产生的数据保证了被辨识参数的收敛性,实现了最小加权平方误差准则,最后给出了几个设计范例。     

非线性系统的递推最小二乘自适应模糊控制

提出了一种可有效消除被控系统不确定性的自适应模糊控制方法．该方法采用模糊逻辑系统（FLS）来辨识系统的未知函数，并采用连续形式的递推最小二乘算法作为自适应律调节FLS权参数．该自适应律可保证FLS权参数稳定收敛，最终收敛至最佳值的一个很小邻域中，同时保证跟踪误差指数衰减趋于0．倒立摆仿真结果表明，采用该方法时，辨识的归一化平方误差小于2％，其相对跟踪误差较混合自适应控制方法减少了58％．     

整体最小二乘参数估计的并行算法

基于递推最小二乘的逆ＱＲ分解方法,给出一种整体最小二乘参数估计的递推算法,并利用已获得的并行实现方法进行并行实现,最后给出了仿真结果．文中给出的并行计算方法使得在实际中应用整体最小二乘进行参数估计变得可行．     

时间渐消递推最小二乘估计的矩阵QR分解方法

给出了当数据一步更新时,利用矩阵QR分解进行最小二乘估计的直接递推形式。与利用Givens旋转变换进行参数递推估计的方法相比,该方法直接表征了被辨识参数的递推计算关系,因而可直接判定递推估计算法的收敛性。     

基于最小二乘法的锂离子电池参数辨识方法研究

目的 针对使用戴维南等效电路模型对锂电池进行参数辨识不够精确的问题,提出一种二阶 RC 等效电路模 型并对锂电池进行参数辨识。 方法 通过脉冲放电实验得到锂电池的相关数据,在 MATLAB 上使用最小二乘算法 对所建立的二阶 RC 等效电路进行参数辨识,并对不同 SOC(State of Charge)下锂电池各个参数的变化情况进行分 析,通过计算锂电池的端电压来判断参数辨识的精确度,最后将辨识结果与戴维南等效电路模型所辨识的结果进 行对比并分析。 结果 随着锂电池 SOC 下降,锂电池的各个参数会有轻微的波动,在锂电池的 SOC 处在较低的水平 时,锂电池的各个参数变化比较剧烈,这是由于锂电池的化学浓差极化所导致的,当将辨识的参数用来求解锂电池 的端电压时,随着时间的推移,发现锂电池的端电压的误差波动比较稳定,且最大误差不超过 0. 05 V,反观使用戴 维南等效电路模型求得锂电池的端电压误差波动比较大,且最大误差超过了 0. 08 V。 结论 在锂电池参数辨识上 二阶 RC 等效电路比戴维南等效电路更加准确,能够更好地描述锂电池的动静态特性,为后续对锂电池的荷电状 态估计提供了有力的基础。     

滑动平均模型的最小二乘辨识方法比较研究

滑动平均模型辩识的困难是信息向量中存在不可测噪声项。借助于递阶辩识的交互估计理论,用估计残差代替信息向量中中不可测噪声项,借助于多新息辨识理论扩展新息长度和充分利用系统观测数据的思想,提出估计滑动平均模型参数的多新息递推最小二乘辨识方法和最小二乘迭代辨识方法。与常规递推增广最小二乘算法相比,提出的方法具有更快的收敛速度,能产生更高精度的参数估计。仿真例子验证了算法的性能。     

无线传感器网络中传感器节点定位的递归加权最小二乘优化方法

采用最小二乘优化算法,研究了基于接收信号强度测量的信号源定位问题.首先,建立了路径损耗的线性化模型;然后,介绍了加权最小二乘法,并提出了无线传感器网络中传感器节点定位的递归加权最小二乘优化方法.最后将本文提出的迭代加权最小二乘法与基于接收信号强度(RSS)的2种算法进行比较,仿真结果表明提出的算法在定位精度方面有更好的表现.     

基于分段递推最小二乘估计的汽车质量辨识试验

基于电动轮驱动电动汽车平台道路试验,对一种新的汽车质量辨识算法进行了研究.该方法根据加速度传感器能够测量沿测量轴的重力分量的特点,排除了坡度对质量辨识的影响;根据加速度分段方法,分别利用两段递推最小二乘算法得到行驶阻力及质量的估计值.在电动轮驱动电动汽车平台上分别进行了沥青、塑胶及碎石路面上以及坡道上的试验,分析了行驶阻力与质量辨识的误差与收敛情况,并针对几种特殊工况对算法进行适应性改进.试验结果显示,不同质量及道路状态下的估计误差均在2.5%以下,表明所设计的辨识算法具有很高的估计精度,具有良好的工程应用价值.     

故障诊断的最小二乘估计法

本文讨论了故障诊断的最小二乘估计法，对故障系统应用最小二乘法估计出其状态参数值，并与系统标称值比较．从而诊断出系统的故障大小及部位．文中给出了一个仿真实例．诊断结果令人满意．     

ARMA模型参数估计的GW-LS两段算法

提出了新的GW-LS两段算法,很好地改善了自回归滑动平均(ARMA)模型参数估计的性能。首先摈弃传统的拟合到AR模型的思考方法,而是基于ARMA模型的相关函数用Gevers-Wouters(GW)算法对ARMA模型拟合到高阶滑动平均(MA)模型;然后在拟合的MA模型参数基础上,用最小二乘(LS)算法求解一个不相容的线性方程组,从而估计出ARMA模型参数。最终的仿真实例说明了本算法较高精度、较快速度的收敛特性。