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基于动态遗忘因子递推最小二乘法和改进粒子滤波算法的锂电池SOC估计 被引量:1
1
作者 卢昊 李广军 张兰春 《车用发动机》 北大核心 2024年第3期66-73,共8页
为了提高锂电池荷电状态(SOC)估计的精度,提出了一种基于动态遗忘因子递推最小二乘法和改进粒子滤波算法相结合的锂电池SOC估计方法。针对固定遗忘因子递推最小二乘法在电池参数辨识中难以同时保持快速收敛和稳定性的问题,引入动态遗传... 为了提高锂电池荷电状态(SOC)估计的精度,提出了一种基于动态遗忘因子递推最小二乘法和改进粒子滤波算法相结合的锂电池SOC估计方法。针对固定遗忘因子递推最小二乘法在电池参数辨识中难以同时保持快速收敛和稳定性的问题,引入动态遗传因子,以模型辨识值和实际值的残差为变量构建修正公式,实现遗忘因子动态调整。为了改善粒子滤波(PF)的粒子多样性丧失问题,采用白鹭群优化算法(ESOA)对粒子滤波算法进行优化。仿真结果表明,基于动态遗忘因子递推最小二乘法和改进粒子滤波算法的锂电池SOC估计误差始终保持在0.3%以内,平均绝对误差和标准差为0.15%和0.17%,与其他算法相比具有更好的精度和稳定性。 展开更多
关键词 锂电池 电池荷电状态(SOC) 动态遗忘因子 递推最小二乘 白鹭群优化算法 粒子滤波
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基于递推最小二乘改进算法的洪水预报模型研究 被引量:9
2
作者 周轶 菅浩然 +1 位作者 李致家 李志龙 《河海大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2007年第1期77-80,共4页
由递推最小二乘算法估算出的自回归系数在一定条件下具有最佳的统计特性,但在实际应用中,这种方法往往难以动态地把握水文现象的动态特性.为提高自回归洪水预报模型的精度,分别用衰减记忆、有限记忆及2种算法相结合的方法对基本的递推... 由递推最小二乘算法估算出的自回归系数在一定条件下具有最佳的统计特性,但在实际应用中,这种方法往往难以动态地把握水文现象的动态特性.为提高自回归洪水预报模型的精度,分别用衰减记忆、有限记忆及2种算法相结合的方法对基本的递推最小二乘算法进行改进,并利用这几种改进算法对白马寺水文站的实测径流序列进行了模拟演算.结果表明,这3种改进的递推最小二乘算法,都可以使自回归洪水预报模型取得较好的预报效果,但实际应用时应根据不同预报的侧重点选择相应的算法. 展开更多
关键词 洪水预报 递推最小二乘算法 衰减记忆 有限记忆
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基于前向神经网络的非线性时变系统辨识的改进递推最小二乘算法 被引量:5
3
作者 于开平 牟晓明 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2009年第6期107-109,144,共4页
标准的递推最小二乘算法随着递推次数的增加,增益矩阵将逐渐趋于零,致使递推算法慢慢失去修正能力,出现所谓的"数据饱和"现象。为了克服"数据饱和"问题,首先对递推最小二乘算法进行改进,得到了改进的最小二乘算法(I... 标准的递推最小二乘算法随着递推次数的增加,增益矩阵将逐渐趋于零,致使递推算法慢慢失去修正能力,出现所谓的"数据饱和"现象。为了克服"数据饱和"问题,首先对递推最小二乘算法进行改进,得到了改进的最小二乘算法(IRLS),并给出了收敛性证明,然后将该算法应用于基于前向神经网络的非线性时变系统辨识。通过对两个非线性时变系统进行有效验证,仿真结果表明本文算法计算精度高、计算速度快、数值稳定性好,并能有效克服"数据饱和"。 展开更多
关键词 非线性时变系统 多层前向神经网络 系统辨识 改进递推最小二乘算法
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递推最小二乘法与细菌觅食算法相结合的光伏阵列MPPT控制方法 被引量:3
4
作者 聂晓华 徐勋庆 《水电能源科学》 北大核心 2016年第5期207-210,共4页
针对复杂应用环境下光伏阵列的P-V输出特性曲线呈现多峰值的问题,提出了一种递推最小二乘法与细菌觅食算法相结合的光伏阵列最大功率点跟踪算法,分析了复杂应用环境对光伏最大功率点跟踪控制的影响。针对状态变化造成的多功率极值问题,... 针对复杂应用环境下光伏阵列的P-V输出特性曲线呈现多峰值的问题,提出了一种递推最小二乘法与细菌觅食算法相结合的光伏阵列最大功率点跟踪算法,分析了复杂应用环境对光伏最大功率点跟踪控制的影响。针对状态变化造成的多功率极值问题,首先运用递推最小二乘法进行滤波预处理,再采用细菌觅食优化算法准确跟踪到了全局最大功率点。MPPT仿真和试验结果均表明,该算法成功摆脱了局部最优解的约束,可准确跟踪阵列全局最大功率点且有效抑制了电磁噪声。与单纯的细菌觅食算法相比,本文算法精度更高,为光伏阵列最大功率点跟踪提供了一种实现方法。 展开更多
关键词 复杂应用环境 递推最小二乘 光伏阵列 最大功率点 细菌觅食算法
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基于递推最小二乘算法的小信号检测
5
作者 邵亚勇 竺小松 《信息与电子工程》 2012年第2期206-209,共4页
受到强干扰影响的小信号通常难于有效检测。在分析递推最小二乘算法(RLS)原理及其几种改进形式的基础上,采用自适应方法将已检测出的大信号与原混叠信号对消,降低大信号对小信号的遮蔽作用,再进行小信号的检测。最后通过仿真证明,该方... 受到强干扰影响的小信号通常难于有效检测。在分析递推最小二乘算法(RLS)原理及其几种改进形式的基础上,采用自适应方法将已检测出的大信号与原混叠信号对消,降低大信号对小信号的遮蔽作用,再进行小信号的检测。最后通过仿真证明,该方法能够在较小失真的情况下,有效检测出被大调幅信号干扰下的小调频信号;同时分别比较了各种算法的优劣,得出基于可变遗忘因子的RLS(VFF-RLS)算法不仅具有较快的收敛速度,而且收敛之后具有很好的平稳性能。 展开更多
关键词 递推最小二乘算法 自适应对消 小信号检测 可变遗忘因子最小二乘算法
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基于多传感器递推总体最小二乘融合的水下机器人动力学模型参数辨识 被引量:8
6
作者 朱红坤 郭蕴华 +2 位作者 牟军敏 胡甫才 任文峰 《船舶力学》 EI CSCD 北大核心 2017年第10期1263-1270,共8页
对于水下机器人动力学模型辨识问题,如果其观测方程的系数矩阵包含随机扰动,则其最小二乘估计一般是有偏的。为此,该文提出一种基于多传感器递推总体最小二乘融合的水下机器人动力学模型辨识算法(RTLS_F)。首先,给出了集中式总体最小二... 对于水下机器人动力学模型辨识问题,如果其观测方程的系数矩阵包含随机扰动,则其最小二乘估计一般是有偏的。为此,该文提出一种基于多传感器递推总体最小二乘融合的水下机器人动力学模型辨识算法(RTLS_F)。首先,给出了集中式总体最小二乘融合的算法;然后,在总体最小二乘框架下,推导出多传感器递推融合估计算法。通过仿真实验对RTLS_F与其它水下机器人动力学参数辨识算法进行了比较。实验结果表明,在系数矩阵和观测向量都含有误差的情况下,最小二乘融合是有偏估计且难以提高估计精度,而RTLS_F算法可以有效改善参数辨识性能。 展开更多
关键词 多传感器融合 递推总体最小二乘 水下机器人 参数辨识
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基于递推正交最小二乘的RBF网络结构优化 被引量:9
7
作者 范文兵 陶振麟 张素贞 《华东理工大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2001年第5期503-506,共4页
讨论了次胜者受罚的竞争学习规则 ,提出了基于正交最小二乘 ( OLS)递推算法 ,采用改进的 Givens旋转变换技术避免了大型矩阵的 QR分解运算。在满足系统测量精度条件下 ,使用反向优选算法优化 RBF网络结构。仿真结果表明 ,所得算法能有... 讨论了次胜者受罚的竞争学习规则 ,提出了基于正交最小二乘 ( OLS)递推算法 ,采用改进的 Givens旋转变换技术避免了大型矩阵的 QR分解运算。在满足系统测量精度条件下 ,使用反向优选算法优化 RBF网络结构。仿真结果表明 ,所得算法能有效地解决网络学习隐层单元的确定需要人介入的问题 。 展开更多
关键词 RPCL聚类算法 递推正交最小二乘算法 RBF网络反向优选算法 网络结构 学习算法
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加权最小二乘融合技术在主动侧杆中的应用
8
作者 郑涛 王东辉 +1 位作者 杨光 孟凡军 《兵工自动化》 2022年第11期54-57,共4页
针对主动侧杆伺服跟踪系统中角位移传感器(rotary variable differential transformer,RVDT)和旋转变压器去除噪声的问题,提出一种加权最小二乘(weighted least squares,WLS)算法。以主动侧杆系统为研究对象,在最小二乘算法、递推最小... 针对主动侧杆伺服跟踪系统中角位移传感器(rotary variable differential transformer,RVDT)和旋转变压器去除噪声的问题,提出一种加权最小二乘(weighted least squares,WLS)算法。以主动侧杆系统为研究对象,在最小二乘算法、递推最小二乘算法的基础上,对主动侧杆伺服跟踪系统进行分析,通过最小二乘算法、递推最小二乘算法、加权最小二乘算法融合算法进行仿真。通过对比3种融合算法的仿真结果,结果证明:该算法使伺服系统获得了更精确的位置信息,具备去除噪声的优越性以及可行性。 展开更多
关键词 主动侧杆伺服系统 最小乘融合算法 递推最小二乘融合算法 加权最小二乘算法
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时间渐消递推最小二乘估计的矩阵QR分解方法
9
作者 华建兴 吴国海 席裕庚 《中国纺织大学学报》 CSCD 1998年第3期97-99,共3页
给出了当数据一步更新时,利用矩阵QR分解进行最小二乘估计的直接递推形式。与利用Givens旋转变换进行参数递推估计的方法相比,该方法直接表征了被辨识参数的递推计算关系,因而可直接判定递推估计算法的收敛性。
关键词 最小二乘估计 矩阵QR分解 算法收敛性 递推
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递推最小二乘优化模糊系统接触电阻建模新方法 被引量:1
10
作者 王刚 谭盛武 +1 位作者 林生军 常林晶 《海军工程大学学报》 CAS 北大核心 2017年第4期59-63,共5页
根据接触电阻的特点,运用基于模糊系统的方法计算接触电阻。利用递推最小二乘算法训练模糊系统建立了接触电阻模型,并利用训练数据建立了接触电阻的回归分析模型。通过区别于训练数据的测试数据对所建立的两种模型进行测试,对其可靠性... 根据接触电阻的特点,运用基于模糊系统的方法计算接触电阻。利用递推最小二乘算法训练模糊系统建立了接触电阻模型,并利用训练数据建立了接触电阻的回归分析模型。通过区别于训练数据的测试数据对所建立的两种模型进行测试,对其可靠性进行检测,并对其进行了比较分析。结果表明:基于模糊系统的接触电阻模型的测试结果优于回归分析,且基于模糊系统的方法在接触电阻的计算方面具有优势。 展开更多
关键词 接触电阻 模糊系统 训练数据 递推最小二乘算法 回归分析
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基于矩阵广义逆递推的自适应滤波算法 被引量:10
11
作者 高鹰 谢胜利 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第7期1032-1034,共3页
本文把自适应滤波算法的优化准则之一最小二乘准则 :J(n) =∑ni=1 λn -i|e(i) |2 写为矩阵形式 ,利用矩阵广义逆递推公式直接对输入信号矩阵而不是自相关矩阵进行递推更新 ,得到一种新的自适应滤波算法 .和其它算法如LMS算法、NLMS算法... 本文把自适应滤波算法的优化准则之一最小二乘准则 :J(n) =∑ni=1 λn -i|e(i) |2 写为矩阵形式 ,利用矩阵广义逆递推公式直接对输入信号矩阵而不是自相关矩阵进行递推更新 ,得到一种新的自适应滤波算法 .和其它算法如LMS算法、NLMS算法、FRLS算法、TDNLMS算法、APA算法、Leaky LMS算法和RLS算法进行了计算机模拟仿真比较 ,仿真结果表明该算法有良好的收敛性能 ,收敛速度快于LMS算法、NLMS算法、FRLS算法、APA算法、Leaky LMS算法和RLS算法 . 展开更多
关键词 最小均方误差 递推最小二乘 收敛性能 矩阵广义逆递推 最小二乘准则 自适应滤波算法
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捷联惯导系统快速最小二乘精对准方法 被引量:6
12
作者 付强文 秦永元 +1 位作者 张金红 李四海 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第3期278-282,共5页
传统最小二乘精对准方法采用水平速度误差作为量测值,对方位失准角和陀螺漂移的估计时间较长,且收敛速度受递推计算初值影响。改进方法直接采用单位时间的水平比力作为量测值,同时忽略失准角误差中的高次项,将三次曲线转化为线性模型进... 传统最小二乘精对准方法采用水平速度误差作为量测值,对方位失准角和陀螺漂移的估计时间较长,且收敛速度受递推计算初值影响。改进方法直接采用单位时间的水平比力作为量测值,同时忽略失准角误差中的高次项,将三次曲线转化为线性模型进行估计。在简化模型的基础上,推导了计算量很小的无初值最小二乘递推算法,进一步加快了对准收敛速度。静基座条件下的仿真和实验验证结果表明,改进方法估计的失准角误差和北向陀螺漂移均可在120 s内收敛,在不影响对准精度的前提下缩短了对准和测漂时间。 展开更多
关键词 初始对准 陀螺漂移 递推最小二乘算法 捷联式惯性导航系统
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一种改进的数据融合算法 被引量:3
13
作者 李正东 何武良 +4 位作者 郑晓东 宋琛 彭文 成家源 裴春兰 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2001年第5期65-68,共4页
目标脱靶量数据处理在目标跟踪中起着非常重要的作用,而传统的目标脱靶量数据处理通常是针对单传感器数据进行的。本文提出几种针对红外、雷达两种不同类型传感器目标脱靶量数据融合处理的方法,并通过三种方法的比较,得出一些有益的结论。
关键词 目标跟踪 数据处理 最小二乘 数据融合算法 传感器 雷达 红外
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一种用于振动陀螺零偏抑制的复合融合算法 被引量:4
14
作者 刘宇 司学迁 +3 位作者 路永乐 邸克 向高军 李俊林 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第5期675-679,共5页
针对振动陀螺零偏误差会影响其长期精度的问题,提出了一种可以去突变或奇异信号并保留有效信号的陀螺滤波算法。首先应用小波分析法对原始信号进行分解,高频信号软阈值处理,信号重构,得到粗糙去噪信号;然后采用含遗忘因子的推广递推最... 针对振动陀螺零偏误差会影响其长期精度的问题,提出了一种可以去突变或奇异信号并保留有效信号的陀螺滤波算法。首先应用小波分析法对原始信号进行分解,高频信号软阈值处理,信号重构,得到粗糙去噪信号;然后采用含遗忘因子的推广递推最小二乘算法对粗糙去噪信号进行最优估计;最后实验表明,采用小波分析和推广递推最小二乘的陀螺融合算法,陀螺零偏稳定性可提高40%左右,比传统小波分析算法可提高20%左右。 展开更多
关键词 振动陀螺 零偏 小波分析 递推最小二乘 融合算法
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非线性输出误差模型的两阶段递推辨识算法 被引量:1
15
作者 贾杰 范奎伟 《南昌航空大学学报(自然科学版)》 CAS 2014年第2期24-31,共8页
输入非线性系统的输出误差模型在实际工业生产中是一类常见模型,针对含有色噪声的输出误差模型提出基于辅助模型的两阶段递推增广最小二乘算法。根据辅助模型思想和分解技术,将复杂的非线性辨识系统分解为系统模型和噪声模型子系统,再... 输入非线性系统的输出误差模型在实际工业生产中是一类常见模型,针对含有色噪声的输出误差模型提出基于辅助模型的两阶段递推增广最小二乘算法。根据辅助模型思想和分解技术,将复杂的非线性辨识系统分解为系统模型和噪声模型子系统,再根据最小二乘思想分别辨识,其中噪声信息向量中存在的不可测噪声项用其估计值代替。最后与递推增广最小二乘算法在参数估计精度和收敛速度的比较,验证算法在此类模型应用的有效性,仿真结果表明该算法精度高,收敛速度快,计算量小。 展开更多
关键词 非线性输出误差模型 有色噪声 两阶段最小二乘算法 辅助模型 递推辨识
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动态景像匹配导航差分滤波估计定位融合算法
16
作者 杨小冈 郑刚 付阁 《电光与控制》 北大核心 2015年第9期11-14,共4页
为了改善景像匹配导航系统的可靠性及匹配精度,提出了一种基于位置差分滤波与最小二乘估计的动态景像匹配定位融合算法。分析了动态景像匹配导航定位融合的基本问题;针对匹配位置序列的误差特性,设计了位置差分滤波方法,用于剔除匹配位... 为了改善景像匹配导航系统的可靠性及匹配精度,提出了一种基于位置差分滤波与最小二乘估计的动态景像匹配定位融合算法。分析了动态景像匹配导航定位融合的基本问题;针对匹配位置序列的误差特性,设计了位置差分滤波方法,用于剔除匹配位置序列中的误匹配点;采用最小二乘估计对匹配位置序列进行最优参数估计,进而对误匹配点进行估计并实现了匹配位置预测;给出了定位融合算法的基本原理及实现框图。仿真实验结果验证了该算法在消除误匹配点及减小随机匹配误差干扰方面的有效性、实用性。 展开更多
关键词 景像匹配 融合算法 位置差分滤波 最小二乘估计
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非线性动态调节模型的滤波式递推辨识算法 被引量:3
17
作者 岳娜 肖永松 《科技通报》 北大核心 2010年第5期704-707,共4页
针对Hammerstein非线性动态调节模型提出一种基于数据滤波的递推广义最小二乘算法,方法的主要思想是:通过数据滤波,将辨识模型分解成系统模型和噪声模型,然后分别辨识。最后给出两种方法的仿真实例,通过与递推广义最小二乘算法参数估计... 针对Hammerstein非线性动态调节模型提出一种基于数据滤波的递推广义最小二乘算法,方法的主要思想是:通过数据滤波,将辨识模型分解成系统模型和噪声模型,然后分别辨识。最后给出两种方法的仿真实例,通过与递推广义最小二乘算法参数估计精度和收敛速度的比较,来说明滤波式递推广义最小二乘算法的有效性。 展开更多
关键词 递推辨识 非线性系统 HAMMERSTEIN模型 最小二乘算法
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基于GA-LSSVM的多信息融合算法 被引量:1
18
作者 梁雨林 吴萍 刘毅 《信息与电子工程》 2010年第6期697-701,共5页
由于在多传感器测控系统中被测系数与相关参数之间存在着非线性关系,提出了一种基于遗传和最小二乘支持向量机(GA-LSSVM)的多信息融合模型及算法,借助其优越的全局最优搜索能力进行参数的优化。这种方法为小样本、非线性、高维数的多传... 由于在多传感器测控系统中被测系数与相关参数之间存在着非线性关系,提出了一种基于遗传和最小二乘支持向量机(GA-LSSVM)的多信息融合模型及算法,借助其优越的全局最优搜索能力进行参数的优化。这种方法为小样本、非线性、高维数的多传感器信息融合问题的建模提供了一种有效途径。通过对一个简单的低压负荷电路系统进行算例分析表明,基于最小二乘支持向量机的多传感器信息融合模型及算法在测量准确度和推广性能上都具有一定的优越性。 展开更多
关键词 多传感器信息融合 最小二乘支持向量机 遗传算法 模型
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一种非递推线性系统辩识算法
19
作者 朱长山 秦近平 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 1997年第1期90-92,共3页
提出了最小二乘类辨识算法的全信息阵,通过对全信息阵的处理可同时获得在不同模型阶次下的参数估计和目标函数值。
关键词 最小二乘算法 递推线性系统 系统辩识
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扩频系统中最小误码率意义下的最优干扰抑制技术 被引量:7
20
作者 李琳 周文辉 谭述森 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第1期32-37,共6页
通过论证最小化误码率 (MBER) ,最小均方误差 (MMSE)以及约束最小均值输出能量 (MMOE)之间的关系 ,将MBER准则下最优干扰抑制器的设计转化为后两种准则下最优干扰抑制器的设计 ,并分别导出两种自适应算法 :递推最小二乘 (RLS)和盲递推... 通过论证最小化误码率 (MBER) ,最小均方误差 (MMSE)以及约束最小均值输出能量 (MMOE)之间的关系 ,将MBER准则下最优干扰抑制器的设计转化为后两种准则下最优干扰抑制器的设计 ,并分别导出两种自适应算法 :递推最小二乘 (RLS)和盲递推最小二乘 (BRLS) .前者抑制干扰效果好 ,但需要期望信号 ;后者无需期望信号 ,但抑制效果较差 .本文将两种算法合理配合 ,给出了动态环境下的干扰抑制方法 . 展开更多
关键词 扩频 最小误码率准则 最小均方误差准则 最小均值输出能量准则 干扰抑制 递推最小二乘算法
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