基于最小二乘法的灌溉流量计算

基于流速在渠宽方向呈指数分布、水深方向呈对数分布的特点，根据流速实测资料，利用最小二乘法原理，建立了流速和流量公式，将各种影响因素概括在两个参数d．f中，从而使流量只与最大流速、渠道断面和水深有关。计算流量与试验水槽中标准三角堰实测流量吻合较好。     

抗差理论在汇流模型参数估计中的

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。运用于益塘和洈水两个水库流域,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。     

基于BP神经网络的柴油发动机特性建模

建立连续的发动机燃油特性和调速特性数学模型作为液压机械无级变速器虚拟试验平台的动力源。根据虚拟平台对不同特性区域的精度需求对柴油发动机不同特性区域的试验数据进行不同的密度选取、乱序和归一化处理,采用单隐层BP神经网络对试验数据进行训练,对比不同隐层节点数网络的训练误差和测试误差,选取误差最小的网络,求解出网络的数学表达式。通过该方法以ISLe310柴油发动机为例建立燃油特性和调速特性的连续数学模型,这两个简单的数学表达式准确反映了发动机万有特性和外特性,连续模型避免了虚拟试验中出现信号的突变和奇异点。通过和经典的最小二乘法拟合得到的最优特性模型进行对比,其具有更小的误差、更强的泛化能力,能够更好地反映柴油发动机的相关特性。     

土石坝坝坡稳定影响参数分析

以湖北省建始县四十二坝水库大坝为例,建立了灰色关联度和偏最小二乘回归方程分析坝坡稳定性影响因素.选择黏聚力、摩擦角、含水量和干密度4个因素作为子序列,简化Bishop法计算的土石坝稳定性系数作为母序列,进行了敏感性分析.结果表明:两种计算方法获得参数敏感程度排序不同,其中考虑参数相关性的偏最小二乘回归方程获得的敏感性分级明显,更能体现参数的真实敏感性.     

最小二乘法在水泵试验曲线拟合中的应用

根据目前国内外水泵测试软件中需要曲线拟合的要求,充分考虑了目前水泵试验软件曲线拟合的基础,我们将最小二乘法应用到水泵试验软件中.从软件中实现了流量-扬程曲线的拟合,流量一效率曲线的拟合,流量-功率曲线的拟合,以及流量-汽蚀余量曲线的拟合,并且拟合曲线的多项式方程的次方数和拟合精度可以手动或自动选择,有效避免了目前曲线拟合精度不高的问题.实际试验结果表明将最小二乘法应用在VB开发的水泵测试软件中,绘图准确,曲线美观大方,使用方便,符合国家相关标准的要求,保证了试验的测试精度.     

高校品牌竞争优势及其法则

为增强学校的竞争实力,通过对高教市场特征的分析,阐明新形势下高校品牌竞争优势,并从校长领导、办学特色、品牌营销等方面选择相对竞争优势等策略,提出要以异分性为切入点树品牌形象、借鉴企业化经营管理模式改善学校教育管理的品牌市场竞争法则。     

基于偏最小二乘法的新疆杏可溶性固形物含量的无损检测

利用近红外光谱无损检测技术,以成熟的库车小白杏为研究对象,先通过一阶导数混合标准正态变量变换法进行光谱预处理,再利用偏最小二乘法建立杏可溶性固形物含量预测模型。结果表明,最佳因子数为4,模型的相关系数为0.964 45,校正集标准偏差为0.215,预测集标准偏差为0.456时模型最佳。结果表明,基于近红外光谱技术测定杏的可溶性固形物含有具有可行性,可以为库车小白杏的无损检测提供重要参考与技术支持。     

卧式储油罐变位与罐容表标定的问题

将储油罐变位分解为横向移位和纵向倾斜,并设横向偏转角度β,纵向倾斜角度α,根据几何关系研究了卧式储油罐的变位识别。横向移位分析包括油平面高于、低于、处于中层面3种情况;将储油罐分为两侧球冠体和中间圆柱体两部分进行纵向倾斜分析,圆柱体部分针对右侧油面是否接触圆柱体侧壁分为5种情况进行讨论,而球冠体部分分别将两侧球冠体分为左上、左下和右上、右下两部分进行讨论,并建立了储油罐储油量与罐位高度对应关系的微积分数学模型。结合实测数据,利用最小二乘法确定了实际情况下的α和β值,给出了相应罐位高度的罐容表标定值,验证分析了模型的正确性和可靠性。     

交易所风暴下的丛林法则

从2011年初天津文交所模式上马后,各地文交所随即遍地开花,其他类交易所也纷纷安家落户。一时间,贵金属交易场所、各类文化产权交易场所、其他大宗交易场所如雨后春笋般出现,上演着一幅交易所＂大跃进＂画面。在这场交易所扩张的蓝图上,违规炒作、过度投机、价格偏离,主办方侵占、挪用交易资金,设立虚拟账户与客户对赌交易甚至卷款潜逃时有发生,市场怎一个乱字了得!在这种市场乱象面前,对全国300多家各类交易场进行的清理整顿风暴拉开帷幕。     

基于改进遗传算法-偏最小二乘回归的大坝变形监测模型

【目的】针对常规大坝变形监测回归模型中存在的因子多重相关性干扰和模型拟合效果欠佳问题,进行偏回归模型优化方法研究。【方法】将改进的遗传算法引入大坝变形监测偏回归模型,利用遗传算法强大的自适应全局优化搜索功能,对偏最小二乘回归模型进行优化,建立了基于改进遗传算法-偏最小二乘回归的大坝变形监测模型。【结果】工程实例研究与对比分析表明,改进遗传算法-偏最小二乘回归模型在一定程度上改善了原偏回归模型存在的拟合效果不佳的问题。【结论】改进遗传算法-偏最小二乘回归模型具有较好的拟合与预测能力,有较强的工程实用性。