偏最小二乘回归在导弹研制费用预测中的应用

分析了影响导弹研制费用的性能参数,提出用偏最小二乘回归方法来预测导弹研制费用.该方法对变量进行主要成分分析、典型相关分析和多元性回归,在处理存在多重线性相关的小样本多元数据方面精确度高.实例证明,该方法在导弹研制费用的预测应用中可行且精确可靠.     

基于改进型偏最小二乘回归法导弹磁补偿研究

通过分析导弹背景磁场模型,针对导弹背景磁场模型存在的复共线性问题,提出基于偏最小二乘回归法模型参数估计方法.为了消除系统噪声对参数估计影响,对偏最小二乘回归参数估计方法进行改进,利用正交投影原理消除测量数据中无关信息.仿真说明偏最小二乘回归能够克服导弹背景磁场模型的复共线性,提高模型参数估计精度,但其对噪声抑制能力较差;而改进的偏最小二乘回归法不但能提高参数估计精度,对系统噪声具有一定的抑制作用.     

基于最小二乘法线性回归的火炮身管寿命预测

为直观地判断火炮身管寿命,提出一种基于最小二乘法线性回归的预测方法。根据靶场身管参数试验数 据分析火炮身管内径、药室长、弯曲度随射弹数增加的变化规律;利用最小二乘法线性回归建立火炮身管磨损量与 射弹数的关系式;对某型火炮身管寿命进行预测。结果表明：该方法能够较为准确地预测出火炮身管寿命且算法简 单,便于推广使用,可为火炮射击、退役报废等提供重要参考。     

火药水分检测的偏最小二乘法回归分析与建模

针对扁球状火药颗粒1%~3%的含水量和0.1%的检测精度要求,采用变介质电容式传感器和自平衡交流电桥测量电路,研制了电容式火药水分检测系统。在分析影响含水量的温度、湿度、重量和电压幅值等因素的基础上,建立了偏最小二乘法多参数多元线性回归模型。经实验验证,该模型下的水分检测系统测量最大误差为0.12%,且最大误差出现在含水量为0.3%~1%之间,在含水量1%~3%之间误差均小于0.087%,满足0.1%的测量精度要求。     

基于偏最小二乘法的多传感器信息融合研究

针对先验知识未知的情况,且多传感器间存在时空相关性以及小样本等问题,提出了一种基于偏最小二乘法的多传感器信息融合模型.首先对数据进行标准化处理,消除数据间的量纲效应;然后进行成分的提取,并通过交叉验证确定提取的成分数;最后通过还原运算得到信息融合方程.通过模型验证和某型地炮复进机压强信息融合相关性能系数分析,基于偏最小二乘法的多传感器信息融合能够对多传感器进行相关性分析,剔除重叠和无意义的信息,并且融合精度优于基于支持度和相对距离的多传感器信息融合.也为多传感器信息融合及提高融合性能提供了一种新途径.     

基于最小二乘支撑矢量机矩阵分割算法的陀螺仪误差系数预测

介绍了支撑矢量机的回归算法。针对支撑矢量机标准算法训练速度慢的问题．给出了两种不同形式的最小二乘支撑矢量机矩阵分割算法．并将其应用于陀螺误差系数的预测中。仿真实验结果证明了算法的可行性和有效性。     

基于最小二乘支撑矢量机矩阵分割算法的陀螺仪误差系数预测

介绍了支撑矢量机的回归算法.针对支撑矢量机标准算法训练速度慢的问题,给出了两种不同形式的最小二乘支撑矢量机矩阵分割算法,并将其应用于陀螺误差系数的预测中.仿真实验结果证明了算法的可行性和有效性.     

改进偏最小二乘法在航空煤油的近红外光谱分析中的应用

针对建立近红外光谱定量分析的偏最小二乘校正模型时,存在变量多以及光谱复共线性多样化等问题,采用一种间隔组合偏最小二乘法(icPLS)的近红外光谱谱区选择方法用于建立航空煤油闭口闪点近红外光谱模型。通过与整个光谱参与建立的近红外光谱模型的分析比较,icPLS模型的预测均方根误差(RMSEP)和相关系数R2分别为1.08和0.8088,而全谱偏最小二乘法(PLS)模型的RMSEP和R2分别为1.6和0.7381.实验结果表明,采用改进偏最小二乘法所建模型更稳定可靠,预测结果也得到明显改善。     

基于回归的舰船装备剩余寿命预测方法

采用回归预测分析法对舰船装备及分系统剩余寿命进行预测,为军队管理部门的维修养护工作提供可行办法。首先通过回归分析,建立舰船装备及分系统损伤与使用时间的关系,以此作为对舰船装备及分系统寿命进行预报的根据,再建立计算其剩余寿命的回归预测模型。     

基于递推最小二乘法的永磁同步电机参数辨识

针对永磁同步电机在运行中电磁参数的改变,通过对永磁同步电机稳态数学模型的推导,利用递推最小二乘法对电机的电阻、电感进行在线辨识。在Matlab/simulink中搭建辨识模型进行分析比较,验证该方法可以准确辨识出电阻、电感的值。仿真结果表明,递推最小二乘法简单可靠、易于实现,具有很高的准确性,能够很好地跟随电机参数的变化,具有一定的实用价值。     

基于减量学习的鲁棒稀疏最小二乘支持向量回归机

针对最小二乘支持向量回归机缺乏鲁棒性和稀疏性,提出采用自下而上的学习方式和循环逐一删除样本框架的鲁棒稀疏算法。为增强鲁棒性,采用基于留一误差的鲁棒3σ准则检测并删除异常样本。为提高稀疏性,采用基于最小绝对留一误差的剪枝策略删除不重要样本。为降低计算量,采用快速留一误差和减量学习更新模型。实验结果表明:新算法有较强的鲁棒性,同时在模型泛化性能略有下降的情况下,支持向量数目大幅减少。     

基于递推加权最小二乘法的寻北抗干扰算法?

针对定向设备寻北过程中易受阵风、人员走动等随机干扰影响降低寻北精度的问题,提出了基于递推加权最小二乘估计的定向设备寻北抗干扰算法。该算法以定向设备惯性敏感器输出数据为观测量,实时辨识数据的有效性和精度,并计算加权系数,通过递推算法进行数据滤波,提高了动态条件下惯性器件输出测量数据的估计精度。试验结果表明,该算法能够确保定向设备在5级阵风、发动机和载车取力发电干扰条件下的寻北精度。     

环境因素对试验装备维修成本的影响分析

为深入认识当前我军试验装备维修费的供需矛盾,大力提高维修费的使用效益。利用价值链分析手段识别试验装备维修活动过程,从一个广义的成本动因分析视角出发,系统分析宏观层次上环境因素对试验装备维修成本的影响关系。该研究一定程度上能为揭示我军试验装备维修成本变化的客观规律提供有益帮助。     

基于非线性最小二乘的双基地声纳定位优化算法

双基地声纳定位是一种重要的定位方法,采用优化算法来提高定位精度是其重要的研究内容。本文采用了将双基地声纳定位方程转化为非线性最小二乘(NLS)问题的技术方法,并后置最优化方法LMF算法,研究了基于多基地接收源的目标定位性能和定位精度的几何稀释(GDOP),给出了定位误差分布。通过数值仿真,研究了不同基线长度时双基地声纳的定位精度,并将NLS拟和算法的多接收源定位性能与纯时间估计定位性能进行了比较。研究表明,本文的基于多基地接收源的目标定位方法相对于纯时间估计定位方法提高了定位精度,特别是在相对短的基线(7.4 km基线长度)情况下,可提高30%的精度。该研究为最优化方法在水声定位中的应用提供了依据。     

基于线性最小二乘估计的双基地声纳定位优化算法

针对双基地声纳系统存在冗余信息的问题,基于线性最小二乘估计理论提出了一种定位优化算法,建立了T/R？R型声纳系统水下定位的数学模型。通过MATLAB软件的仿真分析,给出了影响该算法性能的各个因素,并与传统TOL算法进行了对比。仿真结果表明,采用线性最小二乘估计算法能更好地利用系统测量的冗余信息,显著提高双基地声纳基线区和侧边区的定位精度。该算法具有受基线长度和站址误差影响小等优点,是一种具有工程应用价值的双基地声纳定位算法。本文的研究可为多基地声纳定位优化问题的研究提供理论基础。     

基于非线性最小二乘法的姿态优化算法

在无陀螺捷联惯导系统中,在一种适合高自旋弹丸运动姿态测试的十二加速度计配置方案下,针对由十二加速度计的输出直接解算出角速度的方法中没考虑加速度计的安装误差问题,提出一种提高角速度解算精度的优化算法。该方法基于非线性最小二乘法从姿态角的一组初值出发开始在每一点处进行线性替代的迭代计算,搜索出满足极值点必要条件的最优角速度,从而实现对姿态角的优化解算。实验证明:该方法能有效抑制安装误差,精度高,是可行的。     

地导装备大修经费测算方法研究

将相似装备的大修经费结合银行利率和物价上涨指数折算到基准年,根据给出的测算模型,将未经过大修的新型装备与大修过的装备进行类比,利用工程统计法对大修经费进行测算,测算新型装备的大修经费.该模型及算法已通过实际仿真验证,能够得出较准确的大修经费.