反求工程中散乱点云的数据预处理技术

提出了一种基于散乱点云的数据预处理方法.该方法包括四个部分:对散乱点云进行Dirichlet域分割并在此基础上进行三角剖分;在各个三角域中寻找中心点,以其为原点建立局部坐标系并采用正态分布模型进行噪声点删除;利用在三角网格上构建B-B曲面进行数据平滑处理;对漏测的数据点进行补全处理.数据点经过上述处理后能基本满足后续的曲面曲线的重构要求.     

一类光滑的有理插值公式

本文利用最小二乘法得出了一类光滑的有理插值公式,同时讨论了该公式的一些性质。     

计算机辅助平衡技术中的测量精度分析

使用计算机直接采集动态信号产生的随机误差作了全面的分析,从理论上推导出控制相位随机误差的公式,并采用曲线拟合法解决由A/D转换器的舍入而引起的误差。从而使计算机直接采样算出的振动参数有很高的精度。通过精度试验,试验数据与理论分析相符。     

基于IOWA算子的短时交通流预测方法研究

本文首次将诱导有序加权平均（IOWA）算子应用到短时交通流预测中,建立了以整体预测误差平方和最小为目标的组合预测模型。在分析短时交通流预测模型的基础上,本文选取了指数平滑法、季节自回归求和移动平均模型（SARIMA）、BP神经网络模型对短时交通流进行预测,再用IOWA算子将这三种模型进行组合预测。最后进行实例验证,通过MAE、MSE和MAPE三项指标比较分析四种模型的预测效果。结果证明,IOWA算子组合预测模型明显优于其他的预测模型,有效地提高了短时交通流的预测精度。     

基于三次指数平滑的云南学龄儿童人数预测研究

构建科学、准确的学龄儿童人数预测模型,对合理规划小学学校数量,制定小学教师招聘计划,制定人口政策具有一定的参考价值。根据预测误差平方和最小原则,利用Matlab循环语句命令编程,设定平滑系数α的一个精度,从0α1的所有值中选择最优α,研究发现利用该法建立的三次指数平滑模型在学龄儿童人数预测方面有较好的预测效果;在此基础上利用马尔科夫预测法,对三次指数平滑模型预测结果进行修正,弥补了因随机波动性导致的预测误差偏大的情形;通过对这两个模型预测结果的对比分析,表明三次指数平滑-马尔科夫模型的预测效果比单独利用三次指数平滑模型的效果有较大改善。     

GBAS中相位平滑伪距差分修正改进算法

针对卫星导航精度问题,提出一种载波相位平滑伪距差分修正算法的改进方案.通过无码载偏离平滑滤波技术来解决电离层对伪距和载波相位观测值带来的不一致性导致的电离层误差加剧问题.利用信号传播中误差模型预测值、载波信号和码伪距确定滤波器的衰减因子,把接收到的双频载波信号相位值和伪距值线性组合,输入滤波器滤波.同时用卫星修正信息对平滑伪距值中钟差进行修正.仿真结果表明通过该算法能够减少滤波后的信号残差,提高载波相位平滑伪距差分修正值标准差的可用性,减少电离层误差对星基导航精密进近阶段定位精度的影响.     

FTIR/ATR光谱快速测定糖厂废水COD

利用FTIR/ATR光谱技术建立糖厂废水化学需氧量(COD)的快速测量方法.基于光谱Savitzky-Golay(SG)平滑和偏最小二乘法(PLS)建立光谱优化模型.建立计算机算法平台,把540种平滑模式和1-40的PLS因子数任意组合分别建立SG-PLS模型,预测效果最优的模型平滑模式为2阶导数平滑,6次多项式,51...     

半参数模型约束条件下估计量的统计诊断

利用最小惩罚二乘原理构造加权惩罚平方和，导出了约束条件下，半参数模型中正规化矩阵正定时半参数平差的计算方法，用直接法得到了参数和半参数的估计量，并将此方法引入测绘领域，给出了相应的公式。     

基于K邻近均值滤波器的自适应Canny边缘检测

本文在分析传统Canny算子的优缺点基础上,针对其在平滑滤波和阈值选取上的不足,提出了新的改进算法.该算法首先采用K邻近均值滤波器对图像进行预处理,然后利用非极大值抑制过程后图像本身的信息来自动产生高低阈值对图像进行边缘检测.经过实验证实,使用本算法检测到的边缘连续性更好,边缘细节更丰富,同时阈值选择的自适应能力有所提高.     

基于二次指数平滑法和优化Kalman滤波的短时交通组合预测

优化改进传统的Kalman滤波模型,解决预测精度不高且预测滞后的问题.用二次平滑指数法和优化后的Kalman滤波模型两种方法组合对道路断面通过交通量进行短时交通预测,通过平均绝对误差(MAE)和平均绝对百分比误差(MAPE)分析预测结果.实例预测结果表明:当修正因子α=0.5时预测结果较为精确,同时,优化改进后的Kalman滤波模型的预测准确性有所提高.组合预测的两种方法都能够有效地降低预测误差,但按权重组合预测的效果更为明显.