基于RS与LS-SVR的储层参数预测

该文提出结合粗糙集(RS)和最小二乘支持向量回归(LS-SVR)的方法.该方法利用RS对原始数据进行约简,更好地减少了支持向量的维数;同时采用LS-SVR解决了常规SVM计算速度慢、抗噪能力差的缺点.实例证明该方法应用在复杂地层储层参数预测中具有优越性.     

q -对称熵损失函数下Pareto分布参数估计

Pareto分布作为一种收入分布有着很重要的现实意义,其形状参数的大小直接影响收入分布的均衡程度,因此在经济中有着广泛的应用价值.主要研究了q-对称熵损失函数下Pareto分布形状参数的最小风险同变估计和Bayes估计.通过证明得到,在适当的Γ-先验分布下,α的Bayes估计都具有统一的形式[cT＋d]-1.并且,针对c和d的各种不同取值情况,讨论了[cT＋d]-1的可容许性和不可容许性,给出了q-对称熵损失函数下参数的最小最大估计.     

GM(1,1)模型改进算法及其应用研究

原始序列规律、一次累加生成序列光滑度及其初始值是影响GM（1,1）模型预测精度的主要原因.为了获得较高的预测精度,在原有改善序列光滑度方法的基础上,给出一种基于加权和最小平均相对误差的灰色改进算法.该改进算法不但能够提高拟合及预测精度,而且拓展了传统GM（1,1）预测模型的适用范围.将传统方法与改进算法应用于实际设备故障诊断和寿命预测,结果表明,改进算法对于机械设备的预知维修具有较好的参考价值.     

一种基于凸壳的智能服务机器人路径规划算法

将一种基于凸壳的路径规划算法应用于体育场智能服务机器人,首先采用基于Haar特征分类器的方法确定球的坐标,采用基于颜色模型的方法确定机器人的位置及航向,并根据机器人的自身特点,将一定范围内的多个球视为一个目标点处理;然后以目标点坐标作为算法输入,采用基于凸壳的路径规划算法得到一条较优的捡球路径.该算法可以降低机器人的捡球运动代价,有效提高机器人的捡球效率.     

平稳过程的最佳FIR滤波器研究

很多实际处理的信号都是平稳随机信号,其中FIR滤波器具有良好的稳定性。讨论了平稳随机信号、FIR滤波器结构和最小均方误差准则。并且以LMS算法和NLMS算法为基础,研究讨论了平稳最佳FIR滤波器的实现。并在MATLAB下仿真实现了基于LMS算法的最佳FIR滤波器。最后建立分析了一个基于NLMS算法的自适应信道均衡系统模型。用经典的窗口法对FIR滤波器进行了设计。     

最小二乘双胞支持向量回归机的研究

 利用最小二乘方法和临近支持向量机(PSVM)算法,并结合双胞支持向量机(TSVR),提出了最小二乘双胞支持向量回归机(LSTSVR).作为对照,TSVR需要求解2个二次规划问题,而LSTSVR仅需求解2个线性方程组.最后利用不同的实例验证了所提算法的可行性和有效性.     

分布式雷达超分辨成像的MUSIC方法

多重信号分类(MUSIC)方法已在单基地雷达的超分辨成像中得到较广泛的研究,然而将该方法直接应用到双/多基地形式的分布式雷达超分辨成像上,则会面临收发分置带来的散射信息解相关和波数相位分解等问题.为此利用三维空间平滑和双重线性插值对MUSIC方法进行了改进,给出了分布式雷达超分辨成像的最小信噪比显式表达及其快速计算公式,并据此分析了超分辨成像性能.仿真结果验证了这种基于收发分置形式的MUSIC超分辨成像方法的有效性.     

关中盆地混合地下热水化学成分的随机模拟

以水文地球化学理论和水文随机模拟技术为基础,利用水文地球化学模拟方法对关中盆地混合地下热水中主要离子与主要离子总含量TDI的关系进行分析,采用最小二乘法及根据残差的偏态系数进行参数估计以确定最适线性方程定量模拟关中盆地水化学场的混合作用对水化学成分的影响.研究结果表明:关中盆地地下热水中的主要离子矿化度与TDI之间具有...     

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.     

无线传感器网络测距定位算法改进与分析

在无线传感器网路实际应用中,节点定位技术是重要的支撑技术之一.不同于常规的求解距离等式方程组解法,分别采用MLE(最大似然估计参数)法和最小二乘法,对无线传感器网络测距的定位算法进行改进.非常有趣的是,两种不同方法得到的结果完全一致.最后经过实验评估和算法仿真对比分析测距定位算法改进前后的特性,结果表明改进后的测距定位算法能取得良好的定位精度.