利用试验资料由最小二乘法求地质参数

在确定岩（土）体抗剪强度指标φ、Ｃ值，含水层的渗透系数Ｋ，导水系数Ｔ等地质参数时，以往常由试验资料通过直线图解的方法获得。由于直线图解法有较大的人为影响因素，同一组数据，不同的人可能提出不同的参数指标。作者建议用最小二乘法拟合最佳直线方程，再进行参数求解，可以代替或验算作图法的结果。     

最小二乘法在水文参数率定中的应用

在水利工程水文设计计算中,有很多经验公式或理论公式,但这些公式常存在一些参数,需要利用已有的实测数据进行率定。该文介绍了最小二乘法原理及其在水文参数率定中的使用方法。     

利用加权最小二乘法建立涌水量曲线方程

1.引言 在进行地下水资源评价的过程中,涌水量曲线方程的外推预报精度直接影响着地下水水量评价的准确度.地下水资源评价的方法有:比拟法、外推法、开采试验法、水量均衡法、相关分析法、泉水流量法和电模拟法等.其中相关分析法中的解析法是以实际抽水试验资料为依据,利用稳定流量和稳定降深的对应关系,推算该地区较大降深时的流量和较大流量时的降深的一种经验方法.解析法的关键是确定涌水量曲线方程.稳定流涌水量曲线方程常见有4种类型:直线型、指数型、抛物线型和对数型.在方程类型确定后,可采用图解法、均衡误差法、最小二乘法等方法建立具体的方程,其中最小二乘法精度最高.确立方程后外推预测涌水量是建立方程的重要目的之一,而不同落程的涌水量与降深观测数据对外推预测方程的重要程度是有差别的.笔者在工作中发现:当采用最小二乘法建立外推方程时,若能把不同落程的涌水量与降深观测数据对外推预测方程影响程度作为权重引入方程,方程的预测精度可进一步提高.     

基于加权最小二乘的GNSS高程拟合模型分析

GNSS高程拟合多建立在经典Gauss-Markov 模型的基础上,没有考虑各观测值的影响因子,最小二乘解不是最优。为得到最优的最小二乘解,在二次曲面拟合模型的基础上提出了直接定权的方法,探讨了各类加权最小二乘模型的差异性,通过实验,将直接定权法与选权迭代法及加权递推最小二乘法进行了对比分析。结果表明,各种模型精度差异较小,直接定权简单实用,可在实际工程中推广应用。     

基于时域分析的结构模态参数两步识别法

采用结构模态参数的两步识别法对现场获得的信号进行分析,并应用该方法对青铜峡水电站的大坝损伤进行了诊断,获得了较好的效果.     

基于偏最小二乘回归法的大坝渗漏分析与预测

渗漏是水库大坝主要病害形式之一,进行大坝渗漏分析预测对了解大坝渗流性态和提高工程管理具有重大意义。由于坝体内部渗漏表现出的灰色甚至黑色特征增加了渗流性态的分析难度,基于常规的最小二乘法无法解决渗漏变量间多重共线、样本较少等问题。针对此类分析的难点,本文通过偏最小二乘回归法,依据监测数据建立了渗流统计回归模型,探讨了主要影响因素与渗漏量的关联程度。采用该模型对吉林台面板堆石坝工程运行条件下渗漏量进行了预测,分析结果表明了该方法的可行性。     

丰满混凝土重力坝材料参数识别研究

根据丰满大坝坝顶水平位移观测资料，采用逐步回归方法分离出坝顶水平位移水压分量，以最小二乘目标函数为基础，建立了正则化最小二乘参数识别方法，数值计算结果表明，该参数识别方法对于基于坝顶水平位移识别坝体混凝土的弹性模量和坝基岩石的弹性模量是行之有效的，并且具有良好的稳定性和较快的收敛速度，参数识别结果表明大坝混凝土的弹性模量与现场取芯实验结果基本一致。     

输电线路故障定位的最小二乘法实现

当输电线路发生故障时，要求尽快查找到故障并进行处理后恢复供电。这就要求定位装置有尽可能高的精度。故障定位精度的高低除了受所采用的算法原理影响外，还受对所采集的数据的处理方法的影响。文中输电线路故障定位采用R-L模型的微分方程算法。由最小二乘法获得的估计在高斯白噪声条件下具有最佳的统计特性，辅助变量法在噪声系统模型未知情况下具有一致性的估计，故用最小二乘法进行估计后，再运用辅助变量法进行修正。经过数字仿真和静模试验，结果比较稳定。说明该算法抗干扰能力较强，精度满足工程要求。     

水质变化趋势的最小二乘法估计

水质监测数据会表现出一定的趋势性。利用最小二乘法原理,通过拟定水质时间序列的回归方程,来研究水质的趋势性,能够简明直观地表现趋势性的大小和发展变化过程,并可用于预测将来一段时间内的水质,具有较强的实用性。     

基于总体最小二乘法的系统响应修正方法

为了提高实时洪水预报的预报精度,提出了基于总体最小二乘平差理论的系统响应方法。传统的系统响应方法基于最小二乘法,只能考虑观测值的误差,因而传统的系统响应方法不能考虑动态系统响应矩阵存在的误差。对传统方法进行了分析并引入了总体最小二乘平差理论,改进方法同时考虑了动态系统响应矩阵和观测值的误差。针对动态系统响应矩阵的病态情形,通过总体最小二乘的岭估计解法给出稳定解。通过改进方法对新安江模型中的土壤含水量进行修正,应用于七里街流域,并与传统的系统响应方法进行比较。结果表明,两种方法都能提高模拟精度,改进方法相比于传统方法精度明显提升;改进方法的修正效果要优于传统方法,更加稳定。     

耦合小波变换和偏最小二乘的悬浮物浓度和浊度高光谱建模方法

针对高光谱曲线中可能存在噪声以及传统半经验方法不能有效利用全部光谱信息的问题,提出了耦合Haar小波变换和偏最小二乘的水质遥感高光谱建模方法(Haar WT-PLS)。利用该方法,对在南四湖获取的实测高光谱数据经分解尺度为3的Haar小波变换后,将原始光谱数据压缩到47个特征变量;随后利用小波变换重构的光谱数据建立了悬浮物浓度和浊度的Haar WT-PLS反演模型,并进行了验证。结果表明:Haar WT-PLS反演悬浮物浓度和浊度精度较高,验证样本的均方根误差分别为25.05 mg/L和20.10NTU,平均相对误差分别为20.36%和13.88%。通过和单波段模型、一阶微分模型和波段比值模型进行精度对比分析,本文建立的Haar WT-PLS模型反演悬浮物浓度和浊度具有较高的精度和更好的稳定性。