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逆回归分析和数据融合方法 总被引:9,自引:7,他引:2
工程上常常需要根据随机变量(因变量)估计自变量及其可能的取值范围,如在测量问题中,由测量值估计被测量。而回归分析是由自变量估计随机变量均值及其预测区间的方法,所以不能解决这一问题。文中提出一种新的逆回归分析方法和相应的数据融合技术,分析给出同方差(方差不随自变量变化)和异方差(方差随自变量变化)情况下自变量的点估计、区间估计和误差估计,建立相同条件下重复测量数据和多种条件(不同仪器、人员、环境条件等)下测量数据的融合技术。应用表明,逆回归分析方法能够消除工程测量中无法通过仪器校准的系统误差,数据融合技术可以减小其偶然误差,从而大大提高测量精度。文中给出一个应用实例。 相似文献
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针对各传感网络中传感数据因工作环境变化、传感设备异常等因素而引起的测量值缺失的问题,提出了一种基于 Lasso 回归及模型修正的双重回归缺失值插补方法。该方法采用原始数据滑动窗口法生成数据集并随机删除部分数据,以 Lasso 回归模型为基准,使用岭回归与皮尔逊相关性分析联合分析且生成集成岭回归与相关性的数据集,并将其作为 Lasso 回归模型的特征(双列),以双重回归方式进行模型修正,最终实现对缺失值的插补。以西储大学轴承数据为例,对所提方法及另外 2 种缺失值插补方法( KNN的数据插补和 Lasso 回归的缺失值插补)在缺失率为 4% 、10% 和 20% 下进行比较,并采用均方根误差、模型训练时间及决定系数作为评估指标。结果表明,基于 Lasso 回归及模型修正的双重回归缺失值插补方法具有较好的表现,为后续的故障诊断提供可靠的基础数据。 相似文献
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针对发电机组中部分难测准参数的软测量及已测量参数的准确性校验等应用问题,提出了融合广义神经网络(GRNN)和B样条偏最小二乘回归(PLSR)各自优势的数据驱动软测量建模新方法NN-PLS。该方法先采用了GRNN对由机理分析初步选定的建模变量预建模,考察了各参变量对因变量的平均贡献率,并筛选得出了主要建模参数,然后采用B样条PLS对筛选后的变量建模,从而得出了简化、可靠的模型,最后以联合循环电厂的实测数据为样本进行了建模。研究结果表明,NN-PLS方法对不同工况下测量参数拟合准确、精度高、模型泛化能力强,同时由于该模型需要保存的参数相对较少,更适合作为解决上述在线问题的模型。 相似文献
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为了实现有限数据段动态实验数据的系统仿真模型的确认,本文给出了基于回归分析与Bootstrap方法的仿真模型确认方法,该方法首先根据真实系统实验输出数据建立系统回归模型,然后用Bootstrap方法对回归模型参数的分布特征进行分析并确定置信区间,最后考察仿真模型输出数据二次建模回归参数与置信区间的一致性,从而实现了有限数据段动态系统实验统计确认.文中通过实例说明了该方法的应用,从而证明了该方法的有效性.该方法可应用于一些武器系统性能仿真模型的确认. 相似文献
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提出了一种基于异常识别和多传感器关联分析的桥梁数据复合诊断方法。该方法利用超球面一类支持向量机对传感器数据特征进行异常识别,通过ε-支持向量回归机对多传感器测量值进行位置关联分析,从而判定该传感器数据异常是由外部荷载还是传感器自身故障引起。通过江阴大桥主梁加速度传感器的相关测量数据,表明了该方法的有效性。 相似文献
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凹面光栅衍射效率测试仪精度分析和优化 总被引:1,自引:1,他引:0
分析和优化了凹面光栅衍射效率自动测试仪的测量精度,以提高凹面光栅相对衍射效率测量结果的准确性.根据凹面光栅相对衍射效率测量原理,对凹面光栅出射光谱增宽、衍射光束截面变化、光源辐射亮度的控制和测量波长同步精度等影响测量准确性的因素进行分析,给出了必要的运算关系式.采用回归分析等数学方法,基于大量实验数据建立了测量结果的优化公式,并将该公式编入测量程序,实现了在测量结束的同时自动优化测量结果.实验表明,经过优化后的测量值更加准确,与相对衍射效率理论值的偏差均在士2.5%以内,有效提高了仪器的测量精度.该方法操作简单,无需添加或改动仪器的任何部件,可满足仪器实时性强、测量准确的要求. 相似文献
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孙莉 《试验技术与试验机》2002,42(3):47-48
本文报道了利用一元线性回归分析的方法应用于实验数据处理的实例。该方法能很好的处理实验数据,误差一般不超过5%,是一种可行的实验数据处理方法。 相似文献
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在高精度随动曲轴磨床中,为控制曲轴加工轮廓误差常采用预补偿的方法,如果测量时工件上有磨屑、毛刺等干扰将在测量结果中引入明显的异常轮廓,采用传统的高斯滤波器对数据进行处理将极大地影响轮廓误差的补偿精度,甚至导致废品出现。针对这一问题,给出了适用于闭轮廓的高斯滤波器、Rk滤波器和鲁棒高斯回归滤波器的理论模型。分别应用3种滤波器,对比分析结果可知,鲁棒高斯回归滤波器去除异常轮廓误差效果最理想,并通过人为改变异常轮廓的尺度,进一步验证鲁棒高斯回归滤波器的适应性和可靠性。该滤波方法集成到随动曲轴磨床软件中,实现异常轮廓的自动去除,提高了补偿效率,有效保证了曲轴磨削轮廓的误差精度。 相似文献
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基于舰载经纬仪的使用条件,分析了各测量范围内船姿变量和测角量之间的关系,提出了分段回归模型,并给出了舰载光测设备的回归测量方案及补偿方法。首先,基于船姿测角误差模型,结合多次不同测角范围内的实测数据残差,分析各测量变量间的相关性;通过摇摆台实验,结合双GPS定位数据,对测量数据进行分段双回归,建立了回归数据库。然后,提出了在执行任务前为事后回归处理进行附加观测的方案。最后,基于附加测量残差和回归数据库,提出以测量条件相似度为依据对任务数据进行补偿的方法。实验结果表明,船姿误差最大(航向72",纵倾24",横倾24")时,补偿后光测设备的方位测角均方差由小于等于57"变为小于等于21",俯仰测角均方差则由小于等于34"变为小于等于17",基本满足了舰载光测设备对数据处理精度及稳定性的要求。 相似文献
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桨叶旋转时的挥舞状态反映了直升机旋翼的性能。旋转桨叶的全场景挥舞测量和分析,是直升机旋翼试验研究的热点和难点。本文提出了一种基于大视场立体视觉的桨叶挥舞量测量和挥舞模式回归分析方法。首先,构建大视场立体视觉系统并测量桨叶标记点的三维坐标;其次,在桨毂坐标系下计算桨叶标记点的挥舞量;最后,对桨叶在不同总距和周期变距下的挥舞量进行回归分析。包括,利用四阶多项式拟合分析桨叶在特定时刻的挥舞模式;利用复合正弦函数拟合桨叶旋转过程中的挥舞规律。直升机悬停状态下的桨叶挥舞测量结果验证了本文方法的有效性,在4.6 m×4.6 m场景中测量的挥舞量均方根误差小于1 mm;挥舞模式和规律回归分析的模型拟合度好,其均方根误差小于1 mm。 相似文献
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复杂曲面零件加工精度原位检测系统的残余误差补偿 总被引:1,自引:0,他引:1
复杂曲面零件数控加工后直接进行原位加工精度检测和误差补偿,是实现精密产品闭环制造模式的有效途径。原位检测系统的误差来源于测量系统误差和机床运动系统误差,经相关的误差分离与误差补偿后,仍存在较大的残余误差,影响检测精度及其推广应用。针对原位检测系统的检测精度问题,开展检测系统残余误差的回归建模与补偿研究,在机床几何误差、测头半径误差以及预行程等基本误差补偿的基础上,建立基于偏最小二乘回归分析算法的误差回归模型,实现曲面零件测点法矢方向的检测数据二次补偿。在算法实现的基础上,列举复杂曲面零件进行数控加工与在线检测的试验研究。试验结果表明,二次误差补偿方法可以进一步提高原位检测系统的检测精度。 相似文献
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时栅代替光栅等传统位移传感器运用到全闭环数控转台做角位移检测部件,需采用时空变换算法将时栅的时域信息转换到空域信息。运用时间序列分析出时栅数控转台的测试数据依存特性,采用支持向量机建立起未来测试数据和历史样本的映射关系,从而得到测试数据中隐含的规律。依据过去相关测量值采用支持向量机回归预测下一采样时刻角位移,将原本等时采样的绝对式角位移转换为全闭合数控系统需要的等空间增量式连续脉冲。并且在误差控制方面,采用当前预测值对上一次预测误差进行实时修正,消除累计误差保证测量精度。实验证明支持向量回归的时间序列预测算法能有效保证动态数控角位移测量误差控制在±2.5″以内,实现精密全闭环角位移测量。 相似文献
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为了通过测量齿面拓扑轮廓来获取特征线误差,提出了一种基于正交距离回归齿面的误差计算方法。对该方法涉及的实际齿面与理论齿面匹配算法、拓扑轮廓误差的计算与分解及齿面特征线误差的评定算法进行了研究。首先,通过坐标测量方法获取的齿面拓扑数据,建立包含回归齿面参数的非线性方程。然后,求解非线性方程得到回归齿面参数的最优近似解,从而得到与实际齿面匹配的理论齿面,拓扑测量点相对理论齿面的正交距离即为齿面拓扑误差。最后,基于齿轮误差多自由度理论,对实际齿面进行局部自由度及全局自由度回归,进一步分解出齿面的齿廓误差和螺旋线误差。以一标准圆柱直齿轮的齿面拓扑测量点数据为例进行了误差计算,结果显示:计算的结果与直接进行特征线测量的结果差值小于0.5μm,表明提出的基于正交距离回归齿面进行齿轮误差评定的方法是有效的,可以应用于坐标类仪器检测齿轮误差。 相似文献
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异方差回归与自回归模型 总被引:2,自引:4,他引:2
建立时间序列异方差回归和预测模型,将现行的误差项方差相同、均值为零的回归分析推广到误差项方差变化且均值不为零的情况,解决了实际中常见的异方差以及由于自变量不能充分解释因变量而引起的误差项均值不为零的问题。针对误差项相关且均值、方差都变化的情况,文中还进一步建立异方差回归-自回归模型,将误差项为传统平稳序列(均值和方差为常数)的回归-自回归模型推广到误差项为相关系数平稳序列(均值和方差变化)的情况,给出回归-CCAR(P)模型和回归-CCARMA(p,q)模型的参数估计方法,提出异方差回归-自回归预测模型。该模型能充分发挥回归和自回归各自的优点,对时问序列进行高精度的分析和预测,可广泛用于自动控制、结构响应分析、故障诊断以及经济和商业预测等。 相似文献