基于偏最小二乘的向后删除变量法及其在均匀设计中的应用

针对均匀设计中的小样本数据处理问题，讨论了一种偏最小二乘与向后删除变量法相结合的变量筛选方法。首先，利用偏最小二乘建立包含尽可能多的关键自变量的全模型，然后将向后删除变量法中的每一次最小二乘回归替换为偏最小二乘回归，得到基于偏最小二乘的向后删除变量法。实验结果表明，与逐步回归法相比．该方法的预测能力明显提高，且具有更好的稳定性。     

基于递推平方根法的神经网络模型辨识

提出一种基于递推平方根法的神经网络模型辨识方法,对Davidon最小二乘法和阻尼最小二乘法进行了改进,既保持了二者简单易行、收敛性的优点,又能提高精度,减少计算量,适合于应用在非线性系统的辨识和自适应控制中。与常规的Davidon最小二乘法和阻尼最小二乘法进行仿真比较,体现出了这种方法的有效性,尤其是在输入及隐含节点个数较多的情况,其优点比较明显。     

飞机大部件对接中的位姿计算方法

在飞机的大部件对接中,为了达到较高的对接精度,需要准确地分析大部件的位姿,因此大部件位姿计算方法是首先需要解决的问题.本文简要介绍了奇异值分解法、三点法、最小二乘法计算位姿,并以三点法计算的结果作为最小二乘法的初值.比较了3种方法在点无误差和有误差时的部件拟合误差,分析了测量点的个数对部件拟合误差的影响,讨论了误差对部...     

多变量系统参数辨识的相关分析法

 <正> 近20年来,线性系统的辨识和参数估计的研究工作得到了迅速发展。系统辨识的方法主要有:最小二乘法、广义最小二乘法、推广最小二乘法、多级最小二乘法、辅助变量法、随机逼近法、极大似然法以及相关分析法等。在这些方法中,相关分析法是一种公认最有效的算法。1974年,Iserman、Saridis和Sinha等人通过若干数值算例证实     

一种4站情况下基于TDOA/FDOA的无源定位方法

在基于时频差的三维运动目标无源定位系统中,针对在4个接收站的情况下搜索法实时性低的问题,提出了一种基于改进的加权最小二乘法（MWLS）与萤火虫算法（FA）相结合的无源定位方法（MWLS-FA）。该方法的第1步通过构造一组新的方程来对加权最小二乘（WLS）方法进行改进,使得改进后的WLS方法在4站情况下也能得到目标位置和速度的初始值,第2步利用这个初始值为FA方法提供一个动态的搜索区域,同时在约束条件的添加和参数选择两个方面针对性地对FA方法做出了调整和改进。仿真结果表明,该方法在4站情况下对目标的定位精度可以达到克拉美罗下限（CRLB）,而且在实时性和抗噪性方面优于传统的搜索法,同时该方法在5站情况下的抗噪性能优于两步加权最小二乘法（TSWLS）和约束加权最小二乘（CWLS）法。     

最小二乘法在计量经济模型中的应用

本文从古典计量经济模型的建立谈起，又从异方差模型，自相关模型和联立方程模型中，论述了由最小二乘法派生出的加权最小二乘法、广义最小二乘法和间接最小二乘法等。     

适用于混合网格的约束最小二乘重构方法

为强化边界条件对计算流体力学(CFD)计算中流场重构过程的影响,基于三维任意多面体混合网格,对一种约束最小二乘法进行了研究。通过对不同边界类型的透明化处理,统一了约束方程组的形式,从而简化了该方法的应用。为了充分吸收消去法和加权法各自求解约束方程组的优点,提出了混合采用两种方法的思路。针对层流平板研究了加权法中加权系数如何取值问题,数值实验表明加权系数取到5基本已经足够大。最后通过亚声速层流平板和跨声速湍流ONERA-M6算例对比了混合法、加权法与原始最小二乘法,计算结果表明:约束最小二乘法相比原始最小二乘法的流场重构更加准确,特别是对边界质量较差网格的计算优势更为突出;混合消去加权法相比单独采用加权法的计算结果也有所改善。     

基于变权重最小二乘法的发动机气路故障诊断

针对航空发动机气路部件故障诊断中存在的严重故障诊断问题,提出基于变权重最小二乘法进行发动机故障诊断.该方法在发动机仿真实验的基础上采用加权最小二乘法进行故障诊断,并对算法进行了改进,根据初期诊断结果对故障权重系数矩阵进行修正,使诊断结果更加合理可信.仿真表明,基于变权重最小二乘法的发动机气路故障诊断能快捷有效地诊断气路部件严重故障.      

石英加速度计误差模型系数的递推最小二乘辨识方法研究

为探索在线辨识的测试方法,满足实时辨识的需要,本文提出采用递推最小二乘法辨识石英加速度计模型系数,并对其在重力场测试中的应用进行了研究.介绍了递推最小二乘系数估计法原理,为便于实际应用,根据测试领域的习惯,对递推最小二乘方法进行了梳理.以加速度计分度头试验为例,将该方法应用于加速度计重力场试验的误差模型系数辨识.仿真分...     

基于优化的改进移动最小二乘代理模型方法

针对移动最小二乘代理模型精度受影响域半径影响的问题,提出了一种基于优化的改进移动最小二乘法代理模型方法。构造移动最小二乘代理模型时采用遗传算法获取最佳影响域半径,提高近似精度进而达到减少样本点的目的。通过标准数值测试算例和NASA减速器优化设计实例验证,大大提高了移动最小二乘法代理模型的近似精度,与标准的移动最小二乘法相比,仅需较少的样本点即可达到相同的近似精度。     

利用卡尔曼滤波求取直升机气动导数的应用研究

本文主要介绍利用低通滤波、卡尔曼滤波及最小二乘法求取直升机气动导数的方法。本方法的特点是,通过低通滤波使旋翼高频成份的影响减至最小,同时求取试验数据的测量噪声和过程噪声,然后通过卡尔曼滤波使试验数据包含的随机噪声减至最小,最后用最小二乘法求得直升机的气动导数,为了提高卡尔曼滤波的准确度,用最小二乘法由试验数据求取直升机的气动导数作为卡尔曼滤波时的初始导数。计算结果表明,该方法可使试验数据中包含的噪声大大减小,误差带减少70％以上,而计算工作量又远远小于最大似然法。     

一种系统辨识的递阶算法及其在飞机颤振试飞中的应用

在研究协方差矩阵特性的基础上 ,给出一种最小二乘辨识系统的递阶算法。该算法与自回归模型参数辨识的Levinson方法相似 ,利用协方差矩阵的特性,由低阶模型参数递阶算出高一阶的参数,用阶次辨识方法确定模型阶次。避免了最小二乘系统辨识批处理方法中的高阶矩阵求逆及最小二乘系统辨识递推算法中的循环修正,提高了计算的效率。该辨识方法成功地应用于飞机颤振特性的辨识。     

弹性高超声速飞行器振动抑制的自适应控制方法

为抑制弹性高超声速飞行器的结构弹性振动,提出了一种基于自适应结构陷波器的自适应控制方法。该方法利用输入指令和传感器输出的采样信号,采用滚动时域最小二乘方法在线估计振动频率,并用于实时更新滤波器的中心频率,以抑制气动弹性对控制的不利影响,保证控制系统稳定。仿真结果表明,相较最小二乘法,滚动时域最小二乘法的估计更准确且收敛更快,自适应控制方法能够稳定地跟踪控制指令,避免了不稳定现象的发生。     

航空发动机小偏差状态变量模型的建立方法

采用最小二乘拟合法建立用于航空发动机鲁棒控制系统设计的小偏差状态变量模型，即根据发动机非线性模型的小偏差动态响应数据直接拟合出其小偏差状态变量模型。由于建模误差在最小二乘意义下最小，因而应用该方法可以保证所建模型具有较高精度。此外该方法亦不受模型阶次的限制。应用该方法建立某型涡记扇发动机的小偏差状态变量模型，具有较高的精度，从而验证了该方法的有效性。     

圆度误差的精密测量与微机评定

本文介绍了用通用计量器具组合系统进行圆度误差的精密测量及利用微机进行误差分离和数据处理的方法.该方法用最小二乘圆法和最小区域法进行误差评定,可得到与圆度仪相近的测量精度,适用于没有圆度仪的中、小企业.     

Cholesky分解的应用研究

Cholesky分解是应用广义最小二乘法的关键，主要是根据所得资料信息，得到一正定对称矩阵，这正是所有有意用广义最小二乘法解决的问题难以满足的，我们解决的方法是求一较低阶正定对称矩阵，进行Cholesky分解，从而将广义最小二乘法应用于分析研究经Durbin-Watson检验是相关的残差序列。     

导轨质量对测量机精度的影响

分析了测量机导轨质量对测量机精度的影响，介绍了导轨直线度的各种检测方法，并给出了符合最小条件法和最小二乘法评定直线度的最佳数据处理方法     

反舰导弹维修费用偏最小二乘估算方法

参数估算法能够将影响维修费用的各种客观因素综合考虑,通过建立回归模型,对反舰导弹维修费用进行科学地直接估算。偏最小二乘回归方法在处理样本容量小、自变量多、变量间存在严重多重共线性问题等方面具有得天独厚的优势。文章综合分析了影响反舰导弹维修费用的各种因素,建立了基于偏最小二乘法的费用估算模型,设计了精度评定方法。通过实例计算验证,该方法建立的模型拟合度好,变量累计解释能力强,估算误差在5%内。     

基于Gauss-Newton法的L1数据拟合

在数据拟合中，当个别数据存在较大测量误差时，采用Ｌ１准则对数据进行拟合要优于最小二乘准则。本文通过建立Ｌ１准则与最小二乘准则之间的关系，给出了一种基于Ｇａｕｓｓ－Ｎｅｗｔｏｎ法的Ｌ１数据拟合自满。计算结果表明，该方法易于理解，便于编程，具有一定的理论意义和现实意义。     

鲁棒递推阻尼最小二乘算法

递推最小二乘法是工程上自校正控制中常用的参数辨识方法,收敛速度快,但是存在着长期运行协方差矩阵容易爆发的问题。工业上通常采用死区等保护手段,但是会对精度产生一定的影响,并且参数调试困难。本文根据目前计算机的处理能力,提出了阻尼最小二乘法的有限时间窗口批处理递推算法,解决了传统递推最小二乘算法存在的难以克服的参数爆发现象,仿真结果验证了这个算法的有效性。