用蒙特卡洛模拟法计算正交最小二乘法拟合参数的标准偏差

介绍了一种计算正交最小二乘法拟合参数标准偏差的新方法－蒙特卡洛模拟法，并以电子探针微区分析技术分析环境样品的数据为例，对用于计算经典最小二乘法回归系数标准偏差的公式法和蒙特卡洛模拟法进行了比较。计算结果表明，两者完全相符，蒙特卡洛模拟法的计算结果正确、可靠。考察了模拟次数对计算结果的影响。模拟次数大于500时，计算结果趋于稳定，计算所需时间在1min以内。拟合方差与回归系数标准偏差存在明显的相关关系。线性模型能解释的方差越大，回归系数标准偏差越小。蒙特卡洛模拟法特别适合于非线性模型拟合参数标准偏差的计算。     

改进的最小二乘法在水文分析计算中的应用

在水分析计算中，经常涉及到变量之间的线性或非线性拟合，而在拟合各种特性曲线时，通常应用以实测资料与拟合曲线间的误差平方和最小作为目标函数的方法——最小二乘法，但这种方法忽视了所有实测点应与拟合曲线间的相对误差尽量不超过某一百分比的原则，为了达到上述要求，提出了非线性的加权最小二乘法及线性相关方程的最小距离平方和法，探讨改进了传统的最小二乘法达到优化的效果。最小距离平方和法与常用的图解法相比，本法所得成果较为客观；与传统的单方向(x或y方向)最小二乘回归法相比，所求线性方程不会因坐标系的选取而改变。最后应用算例进行了初步讨论。     

油气勘探风险评价的偏最小二乘-最大熵法模型及应用

油气勘探风险的定量评价一直是国内外研究的难点。作者在分析传统风险评价方法的优缺点、剖析偏最小二乘法和最大熵法优势的基础上,首次提出了偏最小二乘-最大熵（PLSME）风险分析模型。偏最小二乘法较好地实现了多元线性回归、主成分分析和典型相关分析的有效综合,通过自变量的PLS回归线性处理,不仅能消除粗差解决变量之间的相关性问题,而且能辨识每一个自变量对因变量的控制程度;最大熵法通过对偏最小二乘得出的风险因子与总经济效益净现值关系式的检验,利用最大值、最小值和最可能值的训练,能了解指标最终服从的概率分布,客观得出风险的大小。两者结合起来构建的PLSME模型,能使风险评价结果更加准确、合理和客观。通过对四川德阳新场气田的实例应用,表明偏最小二乘一最大熵评价方法科学可行,对同类研究具有借鉴作用。     

卡尔曼滤波与经典最小二乘法

在卡尔曼滤波的应用中若将时间因素固定,则卡尔曼滤波退化为经典最小二乘法。在通常情况下必须进行迭代计算,计算过程比经典最小二乘法复杂,但解的精度不会有任何改善。     

最小二乘直线拟合方法及其在同位素地质年代学中的应用研究

最小二乘法(least squares method)是直线拟合常用的方法,在自然科学和社会科学内被广泛应用,尤其在同位素地质年代学领域更是必不可少。仅考虑x或y误差的普通最小二乘法(normal/ordinary least squares)广为人知,但事实上最小二乘法并非如此简单,尤其是在同时考虑x、y误差(乃至误差相关)并采用加权处理时,其数学处理方法会变得十分复杂,而此时普通最小二乘法显得极不合理。本文在前人研究的基础上,结合同位素地质年龄计算的需要,对直线拟合的最小二乘法进行了系统地总结研究,详细介绍了普通最小二乘法、加权普通最小二乘法(normal/ordinary weighting least squares)、标准加权最小二乘法(standard weighting model)、标准独立加权最小二乘法(standard independent weighting model)、独立加权最小二乘法(independent weighting model)及误差相关最小二乘法(error correlated independent weighting model)的数学原理及相关变量的计算过程。在此基础上,进一步阐述了MSWD(mean squared weighted deviation)这个同位素地质年代学中经常使用的参数的数学意义,以及MSWD对计算结果的评判意义。准确理解这些数学方法,对于我们合理选择同位素地质年龄相关参数的计算方法,科学评价直线拟合结果并探讨其地质意义至关重要。我们的研究同时有助于拓展和完善数学领域最小二乘法的基本理论,并可用于其他领域相似的研究之中。     

基于偏最小二乘与神经网络耦合的储层参数预测

将偏最小二乘回归（PLS）与神经网络（NN）耦合，建立了储层参数预报模型。利用偏最小二乘对影响储层参数的诸多因素进行分析，提取对因变量影响强的成分，从而克服了变量间的多重相关性问题，降低了神经网络的输入维数；同时，利用神经网络建模可以较好地解决非线性的储层参数预测问题。计算实例表明，本耦合模型的拟合和预报精度优于独立使用神经网络模型的精度。     

偏最小二乘回归神经网络的矿坑涌水量预测

影响矿坑充水的因素多且复杂,矿坑涌水量预测模型主要考虑降水、地表水、引水灌溉等影响因素,因变量和自变量的关系比较复杂。将偏最小二乘回归与神经网络耦合,建立了矿坑涌水预报模型。模型将自变量利用偏最小二乘回归处理,提取对因变量影响强的成分,既可以克服变量之间的相关性问题,又可以降低神经网络的输入维数,并能较好地解决非线性问题,提高了模型的学习能力和表达能力。以河南鹤壁八矿涌水量为例,建立了基于偏最小二乘回归和神经网络耦合的矿坑涌水量预测模型。计算验证表明,该类模型具有较高的预报精度和推广应用价值。     

三维黏声最小二乘逆时偏移方法模型研究

针对黏介质成像存在的问题及最小二乘逆时偏移方法的优势,通过广义标准线性固体(GSLS)的三维黏声波动方程,基于三维黏声波动方程的伴随算子及最小二乘逆时偏移框架,实现了三维黏声最小二乘逆时偏移方法。采用极性编码技术大幅度降低黏声最小二乘逆时偏移算法的计算量与内存,使三维黏声最小二乘逆时偏移算法的实用化成为可能。在模型试算部分,首先通过Marmousi模型验证了该方法对传统声波最小二乘逆时偏移方法的优势,最后对三维含Q平层模型及盐丘模型进行试算,证明了三维黏声最小二乘逆时偏移算法的正确性。     

基于稳定逆时传播算子的黏声介质最小二乘逆时偏移

基于GSLS模型黏声介质二阶拟微分方程,采用伪谱法进行数值模拟。针对黏声介质逆时传播过程中产生的高频不稳定问题,提出加入规则化算子对其进行消除的方法,构建了稳定的逆时传播算子。在最小二乘反演的基础上,将黏声介质逆时偏移与最小二乘思路相结合,发展了带有振幅补偿的黏声介质最小二乘逆时偏移(LSRTM)。Marmousi模型结果表明:相对于常规最小二乘逆时偏移,黏声介质最小二乘逆时偏移校正了地层的黏滞性,得到了更加精确可靠的保幅成像剖面。     

基于互相关误差泛函的最小二乘逆时偏移方法

最小二乘偏移可以得到成像质量更高的剖面,有利于更好地进行岩性储层成像和储层参数反演。但是,最小二乘偏移在实用化过程中却很难实现其高精度岩性成像的目标。在分析传统的最小二乘偏移存在的问题后,发展了一种基于相位匹配的最小二乘偏移方法,该方法舍弃了传统的二次型泛函,采用互相关泛函,更多地强调相位信息在最小二乘偏移中的作用,在理论上可以更好地适用于实际资料。通过对互相关误差泛函构建、逆时反偏移合成预测数据、梯度预条件处理、共轭梯度法迭代求解等方面进行研究,探索实现了基于互相关误差泛函的最小二乘逆时偏移方法。简单凹陷模型和复杂salt模型测试表明,本文方法具有较好的适用性和有效性。     

空心包体应变计地应力分量计算方法及应用

为进一步改进和完善空心包体应变计地应力计算方法,基于地应力现场实测过程中空心包体应变计的安装方式,采用线性参数的最小二乘拟合方法对地应力分量计算公式进行了推导,得出了6个地应力分量的改进算法及其标准误差的计算公式。采用实现完全温度补偿并考虑岩体非线性的地应力测量技术,对弓长岭井下矿-160、-220、-280 m 3个水平3个测点进行了地应力现场实测,得到了3组孔壁应变数据。分别使用常规算法和改进算法对3个测点的地应力分量进行计算并分析其标准误差。结果表明：采用改进算法计算得到的地应力分量其标准误差普遍小于常规算法计算地应力分量产生的标准误差,说明改进算法比常规算法具有更高的可靠度。在此基础上,对弓长岭井下矿地应力赋存规律进行了研究。结果显示：矿区地应力场以水平构造应力为主导,最大水平主应力的走向总体上为南东东-北西西方向,最大水平主应力、最小水平主应力和垂直主应力均随深度呈增长关系。     

Determining Rayleigh damping parameters of soils for finite element analysis

Soil damping ratio is an important parameter for modelling the dynamic behaviour of soil embankment structures, especially for the micro‐vibration analysis of hospitals and high‐tech industries, which have a very severe construction requirement for vibration. This paper explores using a least‐squares method to evaluate the Rayleigh damping parameters for the finite element analysis of wave propagation in soils. The least‐squares method was first used in Bornitz's equation to calculate the absorption coefficients of soils. Afterward, the best‐fit Rayleigh damping parameters were obtained using those coefficients in the least‐squares scheme again. Both three‐dimensional finite element analyses and field experiments were performed to validate the accuracy of this method. The comparison between experimental and finite element results demonstrates that the accuracy of this least‐squares method is acceptable. Copyright © 2007 John Wiley & Sons, Ltd.     

On the application of combined geoelectric weighted inversion in environmental exploration

Geophysical surveying methods are of great importance in environmental exploration. Inversion-based data processing methods are applied for the determination of geometrical and physical parameters of the target model. The use of this geoelectric inversion method is advantageous in environmental research where highly reliable information with large spatial resolution is required. The 2D combined geoelectric inversion (CGI) method performs more accurate parameter estimation than conventional 1D single inversion methods by efficiently decreasing the number of unknowns of the inverse problem (single means that data sets of individual vertical electric sounding stations are inverted separately). The quality improvement in parameter space is demonstrated by comparing the traditional 1D inversion procedure with a 2D series expansion-based inversion technique. The CGI method was further developed by weighting individual direct current geoelectric data sets automatically in order to improve inversion results. The new algorithm was named combined geoelectric weighted inversion, which extracts the solution by a special weighted least squares technique. It is shown that the new inversion methodology is applicable to resolve near-surface structures such as rapidly varying layer boundaries, laterally inhomogeneous formations and pinch-outs.     

用相关函数优化法计算离散线性水文模型参数

借助于日降雨和出流资料系列,采用相关函数优化方法确定离散线性水文模型参数是一种新的方法.文中选用4个流域8年日降雨和径流资料系列来检验相关函数优化法(6年作为率定期,2年作为验证期),所得结果与常规最小二乘法计算的结果进行比较表明:新方法计算精度比常规最小二乘法计算的精度有所提高,常规最小二乘法仅是相关函数优化法的一种特例.     

Estimation of the transfer function by autoregressive deconvolution techniques—An application to time series analysis

The transfer function of time-dependent models is classically inferred by the ordinary least squares (OLS) techniques. This OLS technique assumes independence of the residuals with time. However, in practical cases, this hypothesis is often not justified producing inefficient estimation of the transfer function. When the residuals constitute an autoregressive process, we propose to apply the Box-Jenkins' method to model the residuals, and to modify in a simple manner the primary convolution equation. Then, a multivariate regression technique is used to infer the transfer function of the new equation producing time-independent residuals. This three-step autoregressive deconvolution technique is particularly efficient for time series analysis. The reconstitution and the forecasting of real data are improved efficiently. Theoretically, the proposed method can be extended to the convolution equations for which the residuals follow a moving average or an autoregressive-moving average process, but the mathematical formulation is no longer direct and explicit. For this general case, we propose to approximate the moving average or the autoregressive-moving average process by an autoregressive process of sufficient order, and then the transfer function. Two case studies in hydrogeology will be used to illustrate the procedure.     

基于LSSVM与MCS的路基沉降可靠度分析

提出了一种计算路基沉降可靠度的新方法。基于FLAC中的修正剑桥模型,以最小二乘支持向量机为核心技术,结合蒙特卡罗法构建计算模型。由于修正剑桥模型参数较多,对模型参数进行了敏感性分析,将对沉降影响较大的参数确定为随机变量。选取训练样本对支持向量机进行训练,按照随机变量的概率分布进行抽样,馈送到最小二乘支持向量机得到相应的响应值,用Matlab编制程序完成可靠度计算,并进行了算例分析。计算结果表明,蒙特卡罗法结合支持向量机的沉降可靠度计算方法应用于公路软基沉降可靠度计算是可行的。     

Fitting variogram models by weighted least squares

The method of weighted least squares is shown to be an appropriate way of fitting variogram models. The weighting scheme automatically gives most weight to early lags and down-weights those lags with a small number of pairs. Although weights are derived assuming the data are Gaussian (normal), they are shown to be still appropriate in the setting where data are a (smooth) transform of the Gaussian case. The method of (iterated) generalized least squares, which takes into account correlation between variogram estimators at different lags, offer more statistical efficiency at the price of more complexity. Weighted least squares for the robust estimator, based on square root differences, is less of a compromise.     

基于DILSSVM的岩石强度预测研究

为解决经典强度准则预测岩石破坏强度不准确的问题,本文使用交叉最小二乘支持向量机(DILSSVM)在单轴及三轴加载情况下对岩石强度进行预测。将现场和实验室试验得到的各种岩石相关数据划分成训练和验证子集。将抗压强度c和最小主应力3作为输入值,最大主应力值1f作为输出值训练DILSSVM。使用训练后的DILSSVM预测岩石破坏时的1f,同时使用训练子集反演Hoek-Brown经验公式的常数m。使用测试数据对训练后DILSSVM预测的目标岩石强度的准确性进行验证,同时将测试数据带入2类Hoek-Brown(m值的取值不同)经验公式预测目标岩石强度1f。比较DILSSVM和Hoek-Brown预测结果, 表明:DILSSVM预测结果的均方差减小了45% ～55%,决定系数增加了0.055～0.085,更接近于1。说明DILSSVM对岩石强度的预测范围较宽,且适合岩石种类多变的复杂非线性情况。     

偏最小二乘－分光光度法测定地质样品中铈组稀土元素的研究

采用偏最小二乘回归（ＰＬＳＲ）算法，对均三溴偶氮胂显色体系光度法同时测定地质样品中铈组稀土元素的结果进行数据处理，取得满意结果。讨论了消除样品中的钇组稀土元素干扰、校准样品群的建立以及最佳因子数的确定等问题。用所拟定方法对国家级ＧＳＤ、ＧＳＲ系列地质标样进行测定，其结果与推荐值相符。对地质样品ＮＢ３６７平行９次测定，铈组各稀土元素的ＲＳＤ在２．２％～１０．Ｏ％范围。