总体最小二乘法在坐标转换中的应用

在测量数据处理中,最为经典的处理方法是最小二乘法,认为误差只是包含在观测向量当中,系数矩阵中不包含误差。实际上由于模型等因素,系数矩阵中经常存在着误差。为了平差的严密性和精确性,采用一种可以同时顾及观测向量误差和系数矩阵误差的总体最小二乘方法,应用于测量数据处理和坐标转换中,得到更符合实际的平差处理,获得更准确的坐标转换参数。     

三种高程异常拟合模型比较

将二次曲面、BP神经网络、最小二乘支持向量机应用与高程异常拟合,并用某地区数据进行了实验验证,结果表明,最小二乘支持向量机应用于高程异常拟合精度最优。     

机载雷达风切变识别算法研究及在机场预报中的应用

大气中的风切变严重威胁飞机安全,尤其低空风切变是影响飞机起降的重要因素。利用多普勒雷达速度资料计算一维切向、一维径向与二维合成风切变,准确判断风切变的危险区域,能够及时为飞行及起降提供告警。针对多普勒雷达业务应用的主用户处理器PUP(Principal User Processor)上风切变自动识别产品存在的边缘识别较弱及定位误差较大等问题,根据多普勒雷达速度资料径向分布的特点,利用最小二乘法线性拟合优势,选择适于机载雷达参数的拟合窗口,对多个实例进行了识别分析。对比结果表明最小二乘法在识别效果、定位精度、边缘识别等方面优于PUP风切变自动识别产品,提高了风切变识别能力,有助于为机载雷达风切变识别及预警提供更好的依据。     

多元伪线性回归系统部分耦合 多新息随机梯度类辨识方法

针对多元伪线性滑动平均系统,讨论了多元增广随机梯度算法,为减小算法的计算量,将系统分解为一些子系统,给出了子系统增广随机梯度算法,利用耦合辨识概念和多新息辨识理论,推导了部分耦合（子系统）增广随机梯度算法、部分耦合（子系统）多新息增广随机梯度算法.进一步将提出的方法推广到多元伪线性自回归滑动平均系统,给出了部分耦合（子系统）广义增广随机梯度算法、部分耦合（子系统）多新息广义增广随机梯度算法.文中分析了多元增广随机梯度算法、部分耦合增广随机梯度算法、部分耦合多新息增广随机梯度算法的计算量.     

多变量方程误差类系统的部分耦合迭代辨识方法

针对多变量方程误差滑动平均系统,利用最小二乘原理和迭代搜索原理,给出了增广随机梯度辨识方法、递推增广最小二乘辨识方法、梯度迭代辨识方法和最小二乘迭代辨识方法.针对多变量方程误差滑动平均系统和多变量方程误差自回归滑动平均系统,将多变量系统分解为一些子系统,利用耦合辨识概念,讨论了梯度迭代辨识方法、部分耦合（子系统）梯度迭代辨识方法、子系统最小二乘迭代方法和部分耦合子系统最小二乘迭代辨识方法.进一步结合数据滤波技术,研究了多变量方程误差自回归滑动平均系统的子系统梯度迭代辨识方法、部分耦合（子系统）梯度迭代辨识方法、部分耦合子系统最小二乘迭代辨识方法.文中给出了几个典型算法的计算步骤.     

类多变量方程误差类系统的递阶多新息辨识方法

根据递阶辨识原理,研究了类多变量方程误差系统和类多变量方程误差ARMA系统递阶随机梯度方法和递阶梯度迭代方法、递阶最小二乘方法和递阶最小二乘迭代方法.进一步利用多新息辨识理论,推导了递阶多新息梯度辨识方法和递阶多新息最小二乘辨识方法.为减小计算量,推导了基于滤波的类多变量方程误差ARMA系统递阶辨识方法和递阶多新息辨识方法.讨论了几个典型辨识算法的计算量,并给出了计算参数估计的步骤.     

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方格网布孔法注浆设计在底板改造中的应用

为了安全回采受底板承压水害威胁的采煤工作面,可采取注浆改造的防治水方法,而注浆改造设计是注浆改造的基础和前提。由于传统设计方法较为繁琐且效率较低,本次研究,首先对方格网布孔法的设计原理与基本思路进行了介绍,然后以新桥煤矿北二采区2207工作面为例,对根据工作面大小和底板水文地质情况设计方格网,输入基本参数,得出需要施工的钻孔参数,并根据物探资料及实际揭露的底板灰岩岩溶裂隙发育情况的变化,及时调整钻孔数量与位置进行了详细说明。应用效果表明,该方法具有设计简便,钻孔布置均匀,重点突出,清除了设计盲区,底板注浆改造效果好的特点,是一种操作简便、安全高效的注浆设计方法。