地震序列较强余震最小二乘拟合预测的方法研究

本研究给出了针对地震序列较强余震发生时间进行快速预测的一种方法,即最小二乘拟合预测方法.该方法包括:最小二乘拟合预测模型的建立、预测模型的各种可信性检验及模型预测等内容.震例研究表明,该方法在大(强)地震现场震情分析中可望发挥积极作用.     

高密度电阻率法测量多排列数据拼接及误差校正方法研究

根据高密度电阻率法相邻二个排列之间有相当重叠部分这个特点,提出将高密度各个单一排列剖面连接在一起,组成一个多排列数据拼接一起并进行误差校正。为抑制相邻排列间数据系统误差影响,运用多排列数据拼接系统误差的校正方法,这是一种最小二乘准则下的计算方法。通过实际例子证明,该方法在解决多排列拼接过程中系统误差问题是十分可行、有效的。     

数字地图合并的平差原理与方法

提出了一种基于最小二乘平差的数字地图合并方法，采用平差原理以求得实体调整合并后的空间位置。实验表明，与其他方法相比，该方法具有较高的精度，且较好地保持了原有实体的特征。     

秩亏自由网平差的一种新解法

提出秩亏自由网平差的一种新解法,只亲知道误差方程系数阵中ｔ０个线性无关的列向量,就能很快地得到最小二乘最小范数解,实际计算表明,这种新解法是简单有效的。     

一次范数最小估计的无偏性

理论上一次范数最小 ( L1 )估计的唯一性不存在 ,其唯一性主要取决于解算方法 ,大量算例验证其唯一性存在。本文作者基于算法来保证其唯一性 ,进而首次从理论上验证 L1估计的无偏性。利用初始反对称估计 ,设计了两个等价的线性规划问题 ,由此来解算得到 L1估计 ,根据误差分布为对称分布 ,便可证明 L1 估计的无偏性     

Least‐square support vector machine applied to settlement of shallow foundations on cohesionless soils

This paper examines the potential of least‐square support vector machine (LSVVM) in the prediction of settlement of shallow foundation on cohesionless soil. In LSSVM, Vapnik's ε‐insensitive loss function has been replaced by a cost function that corresponds to a form of ridge regression. The LSSVM involves equality instead of inequality constraints and works with a least‐squares cost function. The five input variables used for the LSSVM for the prediction of settlement are footing width (B), footing length (L), footing net applied pressure (P), average standard penetration test value (N) and footing embedment depth (d). Comparison between LSSVM and some of the traditional interpretation methods are also presented. LSSVM has been used to compute error bar. The results presented in this paper clearly highlight that the LSSVM is a robust tool for prediction of settlement of shallow foundation on cohesionless soil. Copyright © 2008 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于网格模板的最小欧式距离准则图像自动拼接技术

提出一种结合网格模板和最小欧式距离准则的图像自动拼接方法。方法选取图像重叠部分作为处理对象，运用边缘检测自动获取基准图像特征块，并提出基于网格模板的最小欧式距离准则用于计算匹配点，最后使用图像融合技术消除接缝。应用证明该方法拼接准确快速，实现简单，适合大部分图像拼接应用的需要。     

平差系统模型误差补偿的配置法

利用大地测量数据分析地壳形变所建立的平差系统，不可避免地存在模型误差。给出了估计模型偏差的带权均方误差公式，提出了模型误差的识别、先验协方差的确定以及用最小二乘配置法对平差系统模型误差的补偿方法。     

采用误差迭代补偿的高精度相位解缠方法

最小二乘相位解缠算法是一种全局算法,快速稳定简单易实现,但该算法未绕过相位不连续区易造成误差的全局扩散,导致结果存在较大误差.针对最小二乘相位解缠算法的缺陷,提出一种高精度相位解缠方法.该方法在基于快速傅里叶变换的最小二乘解缠算法基础上,采用误差迭代补偿技术,补偿解缠误差.仿真和实测相位数据的实验结果表明,该方法可有效提高解缠精度,且在仿真实验的定量分析中得出,在强相位噪声条件下,该方法的解缠精度比最小二乘算法提高一个数量级.