线性系统最小二乘滤波的递推算法

应用广义逆矩阵的理论,导出了无需事先提供待估计量的任何先验统计知识而能获得严格意义下的最小二乘滤波的递推算法。     

线性系统最小二乘滤波的完整递推算法

在文[1]关于最小二乘问题■的递推算法的基础上,本文考虑了诸如■等线性系统的状态估计问题     

线性系统最小二乘滤波的完整递推算法

在文∧[1]关于最小二乘问题X∈R∧minnxm‖AkX-Yk‖Wk的递推算法的基础上，本文考虑了诸如{Xk=Φkk-1Xk-1，yk∧T=hk∧TKk等线性系统的状态估计问题。     

最小二乘法在系统辨识中的应用

系统辨识在工程中的应用非常广泛,系统辨识的方法有很多种,最小二乘法是一种应用极其广泛的系统辨识方法.阐述了动态系统模型的建立及其最小二乘法在系统辨识中的应用,并通过实例分析说明了最小二乘法应用于系统辨识中的重要意义.     

阻尼最小二乘法在射线追踪中的应用

利用弯曲法进行有倾角的层状介质的两点射线追踪,并采用改进的阻尼最小二乘法迭代求解。为了减小迭代初值的影响,采用分段线性插值调整迭代初值,使这种方法具有较好和较快的收敛性,对不同层数和倾角的层状介质均适用。     

最小二乘法在随机控制系统辨识中的应用

在航天器飞行控制过程中,利用最小二乘法求出满足系统指标要求的解,使航天器快速达到准确预定轨道。在随机系统参数辨识中应用最小二乘法,并建立简单的航天器质点运动和测量模型,利用Matlab软件进行仿真试验,结果表明此方法在随机控制系统中辨识精度高、收敛性好。     

神经网络用于系统辨识的一种最小二乘法

讨论了用多层前向神经网络建立非线性系统模型的机理,然后通过对多层前向神经网络特点的分析,给出了一种基于线性最小二乘法的神经元网络训练方案。在该方案中,通过梯度法获取隐层神经元的输入,使用线性最小二乘法训练各神经元的权值和阈值。仿真结果表明该方案具有精度高、收敛速度快等特点。     

基于最小二乘法的电力变压器参数辨识算法

根据变压器的Y/△接线方式,分别列写回路方程,消去三角形侧绕组中的环流和公共磁链的影响.这种方式无需改变三角形侧TA配置,直接利用三角形侧线电流构建了变压器绕组的电阻和电感参数辨识算法,利用带动态遗忘因子的最小二乘法,消除了最小二乘法"数据饱和"的影响.应用EMTP进行了仿真,结果表明,参数辨识算法稳定,不受负荷波动以及功率因数变化的影响,辨识精度较高.     

概率最小二乘法

从方差的离散公式出发,导出了以概率密度加权的最小二乘准则,从误差的期望的离散公式出发导出了估值方程,两者被统一称为概率最小二乘法,实现了以概率密度作为等价权的理想,天然地具有抗差性。当误差为正态分布时,与和极大似然估计完全一致,具有一致性和最小估值偏差。     

应用加权最小二乘法辨识水下推进电机参数

建立数学模型，采用ＭＣＳ－５１系列单片机数据采集系统记录电枢绕组中电流变化过程以及电机的转角速度．应用加权最小二乘的系统辨识法对永磁直流伺服电动机的参数测定进行了探讨，并编制了这种电机参数变识的计算机程序．所得结果经计算机仿真验证，其暂态过程与实测过程比较吻合，证明了该方法的可行性．     

用最小二乘法求解平面度误差

本文主要介绍了间接测量平面反误差的数据处理，将测量数据整理和计算在统一的过渡基准平面上，利用最小二来法求解平面度误差值．     

关于阻尼最小二乘法的权因子和阻尼因子等问题的讨论

使用阻尼最小二乘法光学自动设计程序常感到,权因子不易给恰当,也不知阻尼因子如何给,遇到局部极小值有点不知所措等。今对权因子阻尼因子、受控函数指标及有关局部极小值等加以讨论,给出程序中的处理方法及使用时的注意事项。使经验不足者用起来也得到好处,让阻尼最小二乘法发挥更大作用。     

具有约束条件的最小二乘辨识及其应用

本文讨论含有多重积分环节的无自平衡系统的辨识问题。首先讨论这类系统典范差分模型具备的先验条件,其次利用得出的先验条件讨论约束最小二乘辨识问题,推出一种少参数的线性模型及其相应的改进最小二乘估计,广义最小二乘估计的递推公式,最后进行仿真研究。本文提出的模型和方法减少了计算机内存及运算工作量,提高了辨识精度,加快了收敛速度。     

增广递推最小二乘辨识精度的研究

以带有有色噪声的CARMA模型为例,分析了在干扰项参数辨识当中,误差较大的原因以及影响辨识误差的因素,并利用二次辨识的思想提出了一种提高辨识精度的方法。通过此方法并结合一个具体实例,给出了Matlab仿真辨识的结果。仿真结果表明,经过二次辨识的参数更接近真实值。     

最小二乘法在感应电机参数辨识中的应用研究

基于矢量控制策略的感应电机调速是目前电气传动领域的研究热点．高性能矢量控制的关健在于转子磁场定向，而转子磁场定向的精度受电机参数变化的影响．控制系统的质量直接依赖于电动机会数测定的淮确程度．为此，利用最小二乘算法实现对感应电机参数的自适应辨识方法，并用Matlab语言进行了仿真，仿真结果证明了该方法的有效性。     

最小二乘法在感应电机参数辨识中的应用研究

基于矢量控制策略的感应电机调速是目前电气传动领域的研究热点.高性能矢量控制的关键在于转子磁场定向,而转子磁场定向的精度受电机参数变化的影响.控制系统的质量直接依赖于电动机参数测定的准确程度.为此,利用最小二乘算法实现对感应电机参数的自适应辨识方法,并用Matlab语言进行了仿真,仿真结果证明了该方法的有效性.     

最小二乘法应用探讨

探讨了最小二乘法的基本原理及其各种变形的拟合方法,其中包括：一元线性最小二乘法拟合、曲线化直、多元线性拟合、多项式拟合、非线性拟合,并且讨论了用镜像映射和切比雪夫多项式解“病态”矛盾方程组的基本原理和方法,在此基础上编写、调试了几种最小二乘法程序。     

模拟退火法与阻尼最小二乘法联合反演岩石激电谱参数

Cole—Cole模型是一种定量描述激电响应谱特性的方法,即可以用4个参数来定量描述岩石激电响应特性,这4个参数是岩矿石激电响应特征的基本参数。由于不同岩矿石具有不同的激电谱特征,因而存在着利用这4个Cole—Cole参数来识别它们的可能性。阻尼最小二乘法是应用地球物理学中常用的一种最优化反演技术,广泛地用在谱激电反演之中,具有很快的收敛速度。然而阻尼最小二乘法对初始值很依赖,非线性模拟退火反演方法能够很好地消除这种影响。因此联合这两种方法反演岩石激电谱参数,经理论和实测数据计算表明,反演能较好地拟合实测曲线,取得了一定的效果。     

基于窗口滑动总体最小二乘法的输电线路参数辨识

输电线路参数的准确度与电力系统稳定运行密切相关,而广域测量系统的发展为利用PMU实测数据获取线路参数提供了新的途径.提出基于滑动窗口总体最小二乘的线路参数辨识算法,该方法对PMU数据采取窗口滑动处理,将目标函数变为窗口误差平方和最小,因而抗噪声能力较强;同时,对于大量辨识结果的可信度分别进行核密度估计和点估计,以获取参数辨识值的统计结果.仿真分析表明,该方法与单时刻辨识相比在含噪声环境下仍然能够保持较高的准确性与稳定性.某电网500kV线路实测PMU数据计算结果也验证了该方法的有效性和准确性.     

用阻尼最小二乘优化算法实现电力系统综合静态负荷建模

针对电力系统传统静态模型在电压稳定性分析中应用的局限性,采用阻尼最小二乘优化算法实现了电力系统综合静态负荷建模.通过对仿真结果的分析,验证了模型的描述能力和算法的可行性.