抗差理论在汇流模型参数估计中的应用

根据水量平衡反推计算的入库流量,经常存在大波动的异常值.研究当流量资料受异常值污染时,采用附有条件的抗差最小二乘方法估计汇流模型参数的效果.运用于益塘和光洈两个水库流域,比较了抗差最小二乘估计与经典最小二乘估计的结果,证明了该方法的可行性和较高的演算精度.     

AR模型参数的抗差递推估计

将抗差理论引入到自回归模型(AR)的参数估计中,在实时洪水预报的误差修正中,可以利用抗差理论估计AR模型的参数,抵御异常观测值对参数估计的影响,以保证实时洪水的预报精度。选取闽江水吉流域的5场实测洪水资料,通过递推最小二乘法和抗差递推最小二乘法来率定AR模型参数,结果表明:当观测资料无异常值时,递推最小二乘法和抗差递推最小二乘的结果相近,都比较满意;当观测资料中有异常值时,递推最小二乘的结果明显不合理,抗差递推最小二乘法能获得最优估值。     

马斯京根汇流参数抗差估计研究

当河段实测流量资料存在大的、不服从正态分布的粗差或极值误差时,传统的估计方法(如最小二乘法)将不再适用。将附有条件的抗差最小二乘法运用到闽江流域沙县河段理想模型汇流参数估计中,利用两种常见的误差生成模式,分析比较了最小二乘法和抗差最小二乘法的在这两种误差影响下参数估值的效果和稳定性。结果表明,抗差最小二乘法能有效抵御粗差和极值误差的影响,从而取得较为精确且稳定性好的参数估值。     

稳健估计在地铁施工监测中的应用

本研究先后借助最小二乘法和稳健估计法,凭借Matlab进行数据的编程与处理,就地铁施工监测中具有粗差等干扰要素展开抗差处理。借助对比,发现在含有粗差的样本中,稳健估计相对于最小二乘法来说具有更优异的抗差效果。     

稳健估计在变形监测中的抗差性分析

最小二乘的方法在测绘工作中应用的相当广泛,最小二乘默认的是数据已经不再含系统误差、粗差等误差的影响因素,然而在实际工作中粗差是不可能不存在的。稳健回归的分析方法能够适当减少样本中粗差对整体带来的影响。本文通过MATLAB分别采用最小二乘、稳健回归的方法分析某大坝沉降的变形监测数据。通过对比,总结出稳健回归分析对样本中存在较大粗差的数据具有很好的抗差性。     

抗差递推校正模型的风险分析

抗差递推校正模型在抵御流量异常值对实时校正精度影响方面效果明显,但同时也存在将真实值作为异常值剔除,校正误差更大的风险.利用蒙特卡洛方法,分析不同状况下,抗差递推校正模型风险与效果的关系.结果表明抗差递推校正模型的风险受异常值发生频率影响较大.     

水库入库流量抗差修正研究

水库入库流量,通常通过实测库水位、出库流量和库容曲线反推求得,这过程常存在大的、不服从正态分布的误差,即所谓的“粗差”,大大影响实时校正效果。抗差理论提出了误差的污染分布概念, 利用等价权构造具有抗御粗差与极值误差影响的目标函数, 使得在抗差理论基础上发展起来的估计方法, 具有较强的抗粗差与抗极值误差影响的能力。为此,把抗差理论引入实时校正中,提出用光滑曲线拟合入库流量,通过抗差权函数抵御异常值影响,求得一条光滑的“实测”入流过程线,据此再做实时校正。利用了抗差系统具有的抗差能力,有效阻止了非正常因素进入系统,保证了洪水预报的精度。     

基于最小二乘法的绳套型水位流量关系最优定线研究

汛期河道的水位流量关系通常呈绳套型,对其进行高精度的定线是洪水资源实施高效管理的基础。传统的定线方法效率低,误差大,因而本文使用最小二乘法为优化方法,对绳套型水位流量方程进行优化定线。首先,Saint-Venant方程中的迁移惯性项和局地惯性项被去掉以简化方程,附加比降被引入以使方程能够拟合绳套型曲线;然后,简化后的方程通过取对数、多项式展开和幂级数展开被线性化;最后应用最小二乘法估计线性化方程中的参数。对3个案例的应用结果表明,所获得的定线方程能有效拟合观测的水位流量曲线,对拟合结果的偏离符号检验、适线检验和偏离数值检验均符合水文资料整编规范中的定线精度要求,说明将最小二乘法应用于绳套型水位流量曲线的优化定线是有效的。     

基于光谱技术的褐壳血斑蛋鉴别方法研究

血斑蛋是一种带有血丝的异常蛋。通过自制的鸡蛋内部品质光谱检测系统,采集40个正常蛋和60个人工注射血样的血斑蛋的可见/近红外光谱,研究比较了3种不同的血斑蛋判别方法:传统的血值判别法、偏最小二乘判别法(DPLS)以及融合光谱信息与蛋壳颜色信息的最小二乘支持向量机(LS-SVM)判别法,结果表明基于颜色信息融合的最小二乘支持向量机的判别结果明显优于传统的血值判别法,正常蛋的判别正确率为90%,血斑蛋的判别正确率为91.7%,证明了此方法可用于褐色蛋的血斑检测。     

基于BA-LSSVM模型的月径流预测方法

针对最小二乘支持向量机模型传统参数选择方法费时且效果差的问题,利用蝙蝠算法的模型简单、快速收敛和全局搜索能力强的特点,优化模型的正则化参数和核函数参数,对水文时间序列建立最小二乘支持向量机预测模型。基于西江流域内的柳州水文站2000-2014年月径流资料对模型进行训练和预测,并与使用粒子群算法优化参数确定的最小二乘支持向量机模型,网格搜索及交叉验证优选参数确定的最小二乘支持向量机模型及BP神经网络模型进行比较。计算结果表明,基于蝙蝠算法优化最小二乘支持向量机模型具有很好的适用性和较高的预测精度,为利用最小二乘支持向量机模型解决非线性的水文时间序列问题提供了新的方向。     

混沌遗传最小二乘支持向量机法预测日用水量

利用混沌运动的初值敏感性、内在随机性和遍历性的特点,提出基于混沌遗传算法和最小二乘支持向量机的城市日用水量预测法。通过混沌映射搜索自适应遗传算法的较优初始种群,采用自适应遗传算法优化最小二乘支持向量机的超参数,利用交叉验证法确定遗传算法个体的适应值,建立基于最小二乘支持向量机的日用水量预测模型。实例分析结果表明,与基于遗传最小二乘支持向量机的日用水量预测法相比,提出的预测方法具有更高的预测精度。     

水资源监测异常数据模态分解-支持向量机重构方法

完备真实的水资源监测数据是支撑数据分析与决策的基本前提。在梳理现阶段水资源监测异常数据的基础上,提出运用移动平均拟合初筛来直观辨识异常监测数据,进而选取集合模态分解对非可直观辨识异常监测数据进行挖掘的方法。将剔除异常监测值后的时序数据作为基于粒子群优化最小二乘支持向量机模型的模拟样本,并利用其恢复所剔除的异常监测数据。对水务公司日取水量监测数据的实证分析结果表明,通过移动平均拟合与模态分解可较大限度地保留含有异常数据的特征向量并实现数据的有效重构,相比传统的统计方法其具有更好的适用性;运用粒子群优化的最小二乘支持向量机可进一步提高对剔除异常值数据的拟合效果,且符合水资源监测数据的季节波动规律特征及对实际取用水状态的客观反映,据此可相对合理地达到恢复所剔除异常监测数据的目的。     

一种模态-支持向量机水资源监测异常数据重构方法

完备真实的水资源监测数据是支撑数据分析与决策的基本前提。在梳理现阶段水资源监测异常数据基本情景的基础上,提出运用移动平均拟合初筛可直观辨识的异常监测数据,进而选取集合模态分解对非可直观辨识异常监测数据进行挖掘的方法。将剔除异常监测值后的时序数据作为基于粒子群优化最小二乘支持向量机模型的模拟样本,并利用其恢复所剔除的异常监测数据。而对水务公司日取水量监测数据的实证分析结果表明,通过移动平均拟合与模态分解可较大限度的保留含有异常数据的特征向量并实现数据的有效重构,相比传统的统计方法其具有更好的适用性;运用粒子群优化的最小二乘支持向量机可进一步提高对剔除异常值的数据拟合效果,且符合水资源监测数据的季节波动规律特征及对实际取用水状态的客观反映,据其可相对合理的达到对所剔除异常监测数据恢复的目标。     

泵性能测试曲线分段最小二乘多项式拟合算法

针对现有水泵性能测试曲线拟合算法单一、对水泵非稳定性状态不规则、马鞍形等形状数据拟合精度差、近似效果不理想甚至丢失真实试验数据特性的现状,通过比较水泵性能曲线的各种拟合方法,分析了不同拟合方法在水泵特性曲线拟合中的优缺点,并针对特殊的水泵马鞍形性能曲线,设计了分段最小二乘多项式拟合方法.为了保证分段拟合曲线的连续可导性,在分段最小二乘拟合曲线的基础上,对各相邻分段曲线的分段点采用插值拟合的方法进行连接.最后通过试验验证,分别采用分段三阶最小二乘拟合算法和五阶最小二乘拟合算法对试验数据进行拟合,并对拟合结果进行对比分析.结果表明:采用分段最小二乘多项式的拟合方法对复杂特性曲线进行拟合,可以提高拟合曲线的拟合精度,并保证了拟合曲线的连续性.     

苹果硬度的傅里叶变换近红外光谱无损检测

利用傅里叶变换近红外光谱技术探讨快速无损检测苹果硬度方法的可行性.通过解析苹果样品的近红外光谱图,用一阶导数、多元散射校正和矢量归一等方法进行预处理,再用偏最小二乘法建立模型.结果表明,多元散射校正能够有效消除光谱基线平移和偏移现象, 提高原光谱的信噪比,选取有效信息波长范围为1408～2355nm.偏最小二乘法结合多元散射校正所建模型的预测效果最好,模型的决定系数R2为0.9852,内部交叉验证均方根差RMSECV和预测标准偏差RMSEP分别为0.0398kg/cm2和0.0166kg/cm2.进一步通过剔除异常值优化模型,并验证检验组的25个样品,模型的R2为0.9908,RMSEP为0.0147kg/cm2.结果表明:建立的模型可靠,预测效果好,能满足苹果硬度快速检测的要求.     

汽油机进气道油膜动力学模型参数辨识

为了更加精确地辨识汽油机进气道油膜模型参数,从而更加精确地控制空燃比,在油膜动力学模型的基础上,考虑模型误差和随机误差,建立了油膜辨识方程。根据递推最小二乘算法得到油膜参数估计的加权矩阵表达式,利用马尔可夫估计得到该加权矩阵,进而得到油膜参数的最优估计。应用GT-power建立了发动机模型,在转速1 000~3 500 r/min、节气门开度5%~75%变化时,分别利用提出的算法和最小二乘法对油膜参数进行了辨识,并与标定值进行了比较。结果表明,燃油沉积系数X在同一转速时,随着节气门开度的增大而减小,在同一节气门开度时,随着转速的增加而减小;油膜质量蒸发时间常数τ在同一转速时,随着节气门开度的增大而增加;在同一节气门开度时,随着转速的增加而减小。通过误差分析,表明所提出的方法比最小二乘算法的辨识结果精度更高。     

改进的偏最小二乘法在分析谐波源中的应用

在偏最小二乘回归建模中有时由于自变量中含有大量与因变量无关的信息, 这些与因变量无关的信息被提取成具有大方差和小相关系数的成分,使得入选的成分虽然具有大的协方差, 但是仍然对因变量缺乏解释能力。为了克服这一缺点，应用改进的偏最小二乘法进行回归建模，介绍了该方法的改进原理及步骤，并将该方法应用于谐波定量分析中，仿真示例说明了该方法的有效性及优越性。     

水轮机效率曲线拟合的简便方法

针对水轮机效率曲线拟合传统方法存在的不足,平等地选取单位流量与单位转速作为自变量,建立其与效率值之间的二元高次多项式拟合函数模型,采用经典的最小二乘法确定其系数项,并利用MATLAB语言编程实现数据拟合和误差分析。通过实例分析验证,该方法模型简单,求解方便,具有较高的拟合精度和较强的适用性,易于计算机程序化实现。     

流道长度对内镶贴片式滴头性能参数影响的初步研究

通过对4种水平处理的试验，初步研究了流道长度对内镶贴片式滴头流量及其他参数的影响，用最小二乘拟合方法给出了本文条件下流道长度与滴头流量关系表达式，并得出了流道长度与滴头流量之间可用指数关系来表达的结论。     

赣南脐橙叶片SPAD值可见近红外光谱无损检测

为了提供果树精准肥水管理参考数据,进行了果树叶片SPAD值近红外光谱无损检测研究。采用反射方式,采集100片赣南脐橙叶片的可见近红外光谱;利用移动窗口偏最小二乘法结合遗传算法、连续投影算法筛选光谱变量,并建立偏最小二乘回归校正模型。采用移动窗口偏最小二乘法和连续投影算法组合筛选的39个光谱变量建立的校正模型预测结果最优,模型预测相关系数为0.898,模型预测SPAD值均方根误差为2.116。试验表明,应用可见近红外反射光谱技术结合化学计量学算法进行赣南脐橙叶片SPAD值无损检测是可行的。