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基于自回归EIV模型的高铁桥墩沉降预测方法研究
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作者 王鹏 《铁道勘察》 2024年第1期33-38,共6页
高速铁路线下工程沉降监测与控制,是实现铁路轨道的高平顺性施工和高稳定性运营的基础。桥梁工程占我国高铁总里程的50%以上,开展桥墩沉降监测和预报,对高速铁路工程的顺利施工和高速铁路网运营安全意义重大。为建立符合高铁桥墩沉降变... 高速铁路线下工程沉降监测与控制,是实现铁路轨道的高平顺性施工和高稳定性运营的基础。桥梁工程占我国高铁总里程的50%以上,开展桥墩沉降监测和预报,对高速铁路工程的顺利施工和高速铁路网运营安全意义重大。为建立符合高铁桥墩沉降变形实际的沉降预测模型,基于自回归(AR)模型和线性假设理论,考虑模型变量误差对AR模型建模的影响,推导了顾及模型变量误差的高铁桥墩沉降预测自回归EIV模型建模及解算方法,推演了基于线性假设理论的最佳高铁桥墩沉降预测模型选择方法,在此基础上设计了一种基于自回归EIV模型的高铁桥墩沉降预测方法。研究结果表明:采用该方法建立的沉降预测模型,能够客观、准确地对高铁桥墩的沉降变形趋势作出预测,进而可为施工建设和运营维护决策的制定提供科学依据。 展开更多
关键词 高速铁路 线性假设法 桥墩沉降 自回归eiv模型 模型优选
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福州市平面坐标转换模型估计算法研究 被引量:1
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作者 吴建 《城市勘测》 2019年第6期105-108,共4页
作为城市测绘基准,平面坐标转换模型和算法的精度是城市测绘基础建设的基本内容。福州市平面坐标转换现有算法采用经典最小二乘(leastsquares,LS)估计准则,估计结果有偏。以现代EIV(Errors-in-variables)模型估计理论为基础,本文对福州... 作为城市测绘基准,平面坐标转换模型和算法的精度是城市测绘基础建设的基本内容。福州市平面坐标转换现有算法采用经典最小二乘(leastsquares,LS)估计准则,估计结果有偏。以现代EIV(Errors-in-variables)模型估计理论为基础,本文对福州市平面坐标转换模型的LS估计结果进行了分析,提出了福州市平面坐标转换模型估计算法的选取方案建议,对城市基础测绘工作具有重要的应用价值。 展开更多
关键词 平面坐标转换 eiv模型 最小二乘估计 整体最小二乘估计 估计偏差
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整体最小二乘算法及测量应用研究综述 被引量:8
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作者 郭金运 徐晓飞 沈毅 《山东科技大学学报(自然科学版)》 CAS 2016年第4期1-12,共12页
近30年来整体最小二乘法(TLS)被广泛应用于通信、大地测量与摄影测量以及图像处理等领域,成为测量数据处理的新方法。本文根据整体最小二乘法的基本思想,分析了基于奇异值分解与拉格朗日逼近的解算方法,总结归纳了加权整体最小二乘、混... 近30年来整体最小二乘法(TLS)被广泛应用于通信、大地测量与摄影测量以及图像处理等领域,成为测量数据处理的新方法。本文根据整体最小二乘法的基本思想,分析了基于奇异值分解与拉格朗日逼近的解算方法,总结归纳了加权整体最小二乘、混合整体最小二乘、带有约束的整体最小二乘以及病态情形下的整体最小二乘解算方法,综述了整体最小二乘在测绘领域的应用,补充了测量数据处理理论研究。 展开更多
关键词 整体最小二乘 eiv模型 系数矩阵 奇异值分解 数据处理
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扩展噪声环境下基于UKF的非线性系统输入输出估计 被引量:1
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作者 井元伟 徐佳鹤 王丽欣 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第7期923-927,共5页
在扩展噪声环境下基于UKF算法研究了非线性系统的输入输出估计问题,考虑到输入观测中存在时变过程和附加噪声的情况,处理了受噪声污染后的非线性系统输入输出序列的最优估计问题.在扩展噪声环境下分别设计了EIV模型滤波算法和UKF算法:EI... 在扩展噪声环境下基于UKF算法研究了非线性系统的输入输出估计问题,考虑到输入观测中存在时变过程和附加噪声的情况,处理了受噪声污染后的非线性系统输入输出序列的最优估计问题.在扩展噪声环境下分别设计了EIV模型滤波算法和UKF算法:EIV模型滤波算法是对噪声观测输入输出的最优估计,而UKF算法考虑了输入观测中存在噪声输入的情况,对噪声污染下的输入输出进行最优估计.通过算法的误差协方差阵对UKF算法进行了期望性能分析.Monte Carlo仿真结果表明,UKF算法使得系统达到期望最小方差估计的有效性. 展开更多
关键词 无迹卡尔曼滤波 扩展噪声 eiv模型滤波 噪声污染 MonteCarlo仿真
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基于主成分分析和噪声估计的在线子空间辨识 被引量:2
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作者 吴平 陈亮 +1 位作者 周伟 郭玲玲 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第9期1694-1701,共8页
提出一种在线子空间辨识方法,该方法主要采用Hessenberg QR分解和特征值分解,通过对噪声项进行估计,并结合主成分分析提取子空间矩阵,获得系统的状态空间方程.引入遗忘因子机制,实现对时变系统的辨识.为了验证所提方法的适用性和有效性... 提出一种在线子空间辨识方法,该方法主要采用Hessenberg QR分解和特征值分解,通过对噪声项进行估计,并结合主成分分析提取子空间矩阵,获得系统的状态空间方程.引入遗忘因子机制,实现对时变系统的辨识.为了验证所提方法的适用性和有效性,分别采用数值模型和工业污水处理过程进行仿真验证.仿真结果表明,相比于其他子空间辨识方法,所提方法在辨识线性时不变系统时,能够获取很好的辨识精度;在辨识线性时变系统时,能够快速跟踪系统变化,并能够获取较好的辨识精度。 展开更多
关键词 子空间辨识 变量含误差(eiv)模型 Hessenberg QR 噪声估计 主成分分析(PCA) 在线辨识
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