混合威布尔分布参数估计的L-M算法 被引量：19

1

作者 凌丹 黄洪钟 +1 位作者 张小玲 蒋工亮 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第4期634-636,640,共4页

混合威布尔分布模型常用来分析具有多种失效模式的机械系统或零部件的可靠性寿命数据,为提高混合威布尔分布未知参数估计的精度,利用非线性最小二乘理论,建立了小子样条件下两重混合威布尔分布参数优化估计模型,将L-M算法用于优化求解... 混合威布尔分布模型常用来分析具有多种失效模式的机械系统或零部件的可靠性寿命数据,为提高混合威布尔分布未知参数估计的精度,利用非线性最小二乘理论,建立了小子样条件下两重混合威布尔分布参数优化估计模型,将L-M算法用于优化求解。以概率图参数估计法的结果作为迭代初始值,提高了迭代求解的速度。计算实例表明利用该方法估计混合威布尔分布参数是可行的,而且能够获得较精确的结果。 展开更多

关键词 L-M算法 混合威布尔分布 非线性最小二乘 参数估计

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非线性系统参数估计的投影算法 被引量：6

2

作者 侯忠生 于百胜 黄文虎 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第3期25-28,共4页

研究了非线性系统的时变参数估计问题 ,给出了基于新的估计准则的非线性系统投影算法———梯度投影算法的改进形式 ,证明了算法的收敛性 ,并讨论了算法的优缺点 .最后给出一个仿真算例 ,验证了所给算法的有效性 .

关键词 非线性系统 参数估计 投影算法 收敛性

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非线性调频信号参数估计算法 被引量：12

3

作者 靖晟 刘渝 席轶敏 《南京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第5期441-444,共4页

分析了非线性调频 (NLFM)信号参数估计问题 ,提出了利用二次相位差分使相位降阶 ,使 NLFM信号的参数估计转化为成熟的正弦波频率估计 ,而 NLFM信号参数估计算法从三维搜索简化为三次一维搜索 ,既减少了计算复杂度 ,又有利于工程实现 ;... 分析了非线性调频 (NLFM)信号参数估计问题 ,提出了利用二次相位差分使相位降阶 ,使 NLFM信号的参数估计转化为成熟的正弦波频率估计 ,而 NLFM信号参数估计算法从三维搜索简化为三次一维搜索 ,既减少了计算复杂度 ,又有利于工程实现 ;另外从正弦波频率估计问题出发推导出对信号参数 a3估计的最佳相关延迟量为 2 T/7,同时还考虑了延迟相关对信号信噪比的影响 ,发现一次延迟相关信号信噪比至少下降 3 d B,两次延迟相关至少下降 7d B,而且信噪比越小 ,下降越多 ,因此该算法适用于高信噪比条件。仿真结果表明 ,该算法在较高的信噪比条件 (RSN>2 d B) 展开更多

关键词 算法 参数估计 非线性调频信号 雷达信号 二次相位差分 正弦波频率估计 延迟相关

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优进遗传算法及其在化工数据处理中的应用 被引量：11

4

作者 郑启富 陈德钊 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第3期303-306,313,共5页

针对常规遗传算法容易早熟、局部寻优能力差的弱点,提出一种优进遗传算法.该算法以一定的概率引入确定性操作,并采用空间重组的方式改进子代分布,以提高全局寻优的性能.采用的相关技术包括增加单纯形寻优算子、运用改进的交叉算子、自... 针对常规遗传算法容易早熟、局部寻优能力差的弱点,提出一种优进遗传算法.该算法以一定的概率引入确定性操作,并采用空间重组的方式改进子代分布,以提高全局寻优的性能.采用的相关技术包括增加单纯形寻优算子、运用改进的交叉算子、自适应地调整交叉率和变异率等.该算法已成功应用于SO2催化氧化反应动力学模型的非线性参数估计.这种优进遗传算法不依赖于问题的具体领域,可应用于各种数据处理和优化领域. 展开更多

关键词 优进遗传算法 优进策略 全局寻优性能 寻优算子 交叉算子 非线性参数估计 化工数据处理

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非线性参数结构系统的参数识别 被引量：5

5

作者 赵昕 李杰 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2004年第1期113-117,共5页

本文对基于时域信息的非线性参数系统参数识别问题进行了研究。首先提出了一种非线性参数系统的分类方法。然后对非线性参数系统的参数化问题进行了讨论。本文提出用NEWTONRAPHSON方法进行非线性参数系统识别方程的求解 ,并用埃特金加... 本文对基于时域信息的非线性参数系统参数识别问题进行了研究。首先提出了一种非线性参数系统的分类方法。然后对非线性参数系统的参数化问题进行了讨论。本文提出用NEWTONRAPHSON方法进行非线性参数系统识别方程的求解 ,并用埃特金加速法提高迭代收敛的速度。文章的最后以剪力墙参数的识别问题为例演示了本文所提方法的有效性。数值算例表明 ,识别结果的精度和识别耗时对参数初值的选取并不敏感。 展开更多

关键词 非线性参数结构系统 参数识别 NEWTON-RAPHSON法 埃特金加速法 收敛速度 时域信息 虎克定律

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基于遗传算法的维修时间分布参数非线性最小二乘估计 被引量：2

6

作者 曾海军 陆中 +1 位作者 戎翔 孙有朝 《南京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第6期859-864,共6页

维修时间分布参数估计是维修性验证与评定的一项重要工作。本文针对指数分布与对数正态分布两类常见的维修时间分布函数,给出不同参数编码区间的确定方法,以维修度函数的经验分布与含有待估计参数的维修度函数之间的误差最小为优化目标... 维修时间分布参数估计是维修性验证与评定的一项重要工作。本文针对指数分布与对数正态分布两类常见的维修时间分布函数,给出不同参数编码区间的确定方法,以维修度函数的经验分布与含有待估计参数的维修度函数之间的误差最小为优化目标,提出了基于遗传算法的维修时间分布参数非线性最小二乘估计方法。分别结合服从指数分布与对数正态分布的维修时间样本给出了验证实例,结果表明本文方法精度在多数情况下要高于极大似然估计。 展开更多

关键词 遗传算法 参数估计 非线性最小二乘 维修性

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改进的变参数粒子群优化算法 被引量：2

7

作者 赵成业 闫正兵 刘兴高 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第12期2099-2102,共4页

为了提高标准粒子群优化(PSO)算法在收敛速度和优化精度上的性能,提出一种改进的变参数粒子群优化(MAPSO)算法.该方法以进化状态因子计算策略和进化状态估计模型为基础,引入了算法参数控制和变异算子,提高了算法的收敛速度和全局优化能... 为了提高标准粒子群优化(PSO)算法在收敛速度和优化精度上的性能,提出一种改进的变参数粒子群优化(MAPSO)算法.该方法以进化状态因子计算策略和进化状态估计模型为基础,引入了算法参数控制和变异算子,提高了算法的收敛速度和全局优化能力.在多个基准单峰和多峰优化问题上,对已有的2种算法和MAPSO算法进行了测试和比较,结果表明:在优化精度上,MAPSO算法在6个基准测试函数的4个测试函数上都优于另2种算法;在收敛速度方面,MAPSO算法在5个测试函数上都优于其他2个算法,体现了MAPSO算法在多个性能指标上的优越性. 展开更多

关键词 改进粒子群优化算法 参数控制 进化状态估计

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混沌时间序列的遗传演化建模 被引量：2

8

作者 张伟 吴智铭 杨根科 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第4期748-751,共4页

从实测时间序列中构造混沌系统的模型是非线性时间序列分析中的一个重要议题,本文利用遗传编程方法(GP) ,在尽可能大的函数空间内搜索合适的模型结构,并引入粒子群算法(PSO)在动态模型结构情况下进行非线性参数估计,取得了较好效果.此外... 从实测时间序列中构造混沌系统的模型是非线性时间序列分析中的一个重要议题,本文利用遗传编程方法(GP) ,在尽可能大的函数空间内搜索合适的模型结构,并引入粒子群算法(PSO)在动态模型结构情况下进行非线性参数估计,取得了较好效果.此外,演化建模的实现结合了非线性时间序列分析(NTSA)的结果,以NTSA的结果指导演化建模参数的选取并作为模型优劣的评判标准,改进了经典GP算法对混沌系统建模的应用效果. 展开更多

关键词 混沌时间序列分析 遗传演化建模 非线性参数估计 粒子群算法 非线性系统辨识

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非线性变参数估计的遗传算法 被引量：2

9

作者 高铁红 吴晓龙 +1 位作者 刘燕 陈德生 《河北工业大学学报》 CAS 2000年第4期62-65,共4页

在将遗传算法应用于非线性系统的变参数估计的基础上，提出了一种基于实数编码方案的自适应遗传变参数估计的一般算法，较好地解决了传统算法难以很好解决的变参数估计问题．通过在实践中应用表明，遗传算法在解决复杂非线性系统变参数... 在将遗传算法应用于非线性系统的变参数估计的基础上，提出了一种基于实数编码方案的自适应遗传变参数估计的一般算法，较好地解决了传统算法难以很好解决的变参数估计问题．通过在实践中应用表明，遗传算法在解决复杂非线性系统变参数估计方面具有较好的应用前景。 展开更多

关键词 遗传算法 非线性系统 变参数估计 实数编码

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卫星联合定轨的参数化融合模型 被引量：2

10

作者 赵德勇 王正明 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第12期2344-2350,共7页

针对基于双星定位系统的近地卫星的多星高精度联合定轨问题,首先建立了不同轨道高度的卫星动力学的物理参数模型与基于稀疏参数表示和时间序列分析的数学模型相结合的轨道动力学高精度表示模型,然后建立了基于测量系统误差参数建模和模... 针对基于双星定位系统的近地卫星的多星高精度联合定轨问题,首先建立了不同轨道高度的卫星动力学的物理参数模型与基于稀疏参数表示和时间序列分析的数学模型相结合的轨道动力学高精度表示模型,然后建立了基于测量系统误差参数建模和模型误差非参数分量表示相结合的非线性半参数联合观测模型,在此基础上建立了联合定轨的参数化融合模型,设计了联合定轨参数化融合模型的非线性半参数联合估计算法.理论分析和仿真计算结果表明,卫星轨道动力学模型的高精度表示方法能够进一步提高动力学模型的表示精度,非线性半参数联合观测模型优化建模方法能够进一步细化观测模型,而基于此设计的参数化融合模型的联合估计算法能够使最终的卫星联合定轨精度得到较大程度的改善. 展开更多

关键词 联合定轨 参数化融合模型 稀疏参数模型 非线性半参数联合估计算法

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基于非线性Wiener过程航空发动机性能退化预测 被引量：7

11

作者 郭庆 李印龙 郑天翔 《推进技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第9期1956-1963,共8页

针对基于线性随机过程航空发动机性能退化预测精度不高的问题,提出了一种漂移系数为指数形式的非线性Wiener过程发动机性能退化建模的方法,可以预测航空发动机的性能退化。基于直接监测发动机性能退化数据,构建发动机性能退化模型,根据W... 针对基于线性随机过程航空发动机性能退化预测精度不高的问题,提出了一种漂移系数为指数形式的非线性Wiener过程发动机性能退化建模的方法,可以预测航空发动机的性能退化。基于直接监测发动机性能退化数据,构建发动机性能退化模型,根据Wiener过程首达阈值时间的数学性质,推导出性能退化的概率分布。通过极大似然估计构建退化模型中未知参数的似然函数,利用遗传算法得到发动机总体模型参数的离线估计值。考虑到不同发动机个体间的差异性,采用贝叶斯公式,结合发动机的实时监测数据与总体模型参数的先验分布对模型中随机参数进行实时更新,从而达到对个体发动机性能退化的实时预测。最后,选择商用航空发动机仿真数据集(C-MAPSS)进行实验,结果表明:针对个体发动机基于非线性随机过程方法,实时更新非线性Wiener方法能够提高航空发动机运行后期性能退化预测的准确性,提供更加可靠的预防性维修决策。 展开更多

关键词 航空发动机 非线性Wiener 性能退化建模 参数估计 遗传算法 贝叶斯更新 性能退化预测

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一种估算非线性等温线和动力学参数的新方法

12

作者 赵月春 李湘 +1 位作者 奚红霞 李忠 《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第9期27-31,共5页

提出了传递函数 -顺序单纯形多参数寻优估值方法 ,并将其用于非线性液相色谱系统等温线和总传质系数的估算 .文中采用传递函数法估算线性吸附系统的相平衡和动力学参数 ,并以这些参数作为多参数优化计算的初值 ,然后运用三参数顺序单纯... 提出了传递函数 -顺序单纯形多参数寻优估值方法 ,并将其用于非线性液相色谱系统等温线和总传质系数的估算 .文中采用传递函数法估算线性吸附系统的相平衡和动力学参数 ,并以这些参数作为多参数优化计算的初值 ,然后运用三参数顺序单纯形法进行参数寻优估算 ,从而获得了甘露醇和山梨醇吸附体系的Langmuir等温线和液固相间的总传质系数 .把这些参数代入色谱分离模型 ,便可计算出色谱分离甘露醇和山梨醇的流出曲线 .结果表明 ,计算所得流出曲线与实验所得流出曲线吻合很好 . 展开更多

关键词 非线性等温线 甘露醇 山梨醇 吸附动力学 分离

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非线性总体最小二乘反演道路圆曲线参数算法

13

作者 胡川 邓明镜 赵立都 《重庆交通大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2019年第3期27-31,共5页

对GNSS(全球卫星导航系统)动态定位技术采集的道路圆曲线离散坐标进行平差计算,可反演出圆曲线参数。重心坐标法平差理论不够严密,最小二乘法的极小值条件定义不完全合理,附有参数的条件平差法易受参数初值影响。针对这些问题提出一种... 对GNSS(全球卫星导航系统)动态定位技术采集的道路圆曲线离散坐标进行平差计算,可反演出圆曲线参数。重心坐标法平差理论不够严密,最小二乘法的极小值条件定义不完全合理,附有参数的条件平差法易受参数初值影响。针对这些问题提出一种基于非线性总体最小二乘的道路圆曲线参数反演算法。主要对其模型构建、解算算法,以及算法设计等内容进行讨论,并采用仿真数据和实测数据对算法进行测试,与其它3种方法做对比分析。研究表明:与其它3种方法相比,在统计上,非线性总体最小二乘法的结果更接近真值,真误差波动更小,结果更稳定;与附有参数的条件平差法相比,非线性总体最小二乘法受初值的影响更小,能够获得更符合实际情况的圆曲线半径;与重心坐标法和最小二乘法相比,非线性总体最小二乘法的参数估计理论更严密。 展开更多

关键词 道路工程 非线性总体最小二乘 道路圆曲线 参数估计 反演算法

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基于正交距离的变形超二次曲线的拟合计算

14

作者 文富荣 袁保宗 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第4期742-744,共3页

对于一般几何模型的非线性最小均方误差拟合,首先必须定义拟合误差,然后采用非线性最优化方法求解最小误差意义下的最优解.本文针对变形超二次曲线拟合,给出了一种基于给定点到拟合几何模型的正交距离作为误差度量.采用这种基于几何距... 对于一般几何模型的非线性最小均方误差拟合,首先必须定义拟合误差,然后采用非线性最优化方法求解最小误差意义下的最优解.本文针对变形超二次曲线拟合,给出了一种基于给定点到拟合几何模型的正交距离作为误差度量.采用这种基于几何距离的拟合曲线具有对几何刚体变换不变性的特点,而且这种方法很容易给出拟合参数的物理意义上的解释. 展开更多

关键词 拟合 超二次曲线 代数距离 几何距离

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多输入Wiener非线性系统的Levenberg-Marquardt迭代算法研究

15

作者 周林成 朱巨江 李向丽 《常熟理工学院学报》 2017年第4期46-49,共4页

在许多实际过程控制中,多变量或者多输入系统是广泛存在的.针对这一情况,本文主要研究了具有多个输入并且输出单一的Wiener非线性系统的参数估计和辨识问题.首先运用关键项分离技术,得到一个可辨识的多输入Wiener非线性模型,针对模型的... 在许多实际过程控制中,多变量或者多输入系统是广泛存在的.针对这一情况,本文主要研究了具有多个输入并且输出单一的Wiener非线性系统的参数估计和辨识问题.首先运用关键项分离技术,得到一个可辨识的多输入Wiener非线性模型,针对模型的未知参数提出了Levenberg-Marquardt迭代辨识算法进行估计和辨识,最后运用数值仿真校验了算法的效果. 展开更多

关键词 多输入系统 Wiener非线性模型 Levenberg-Marquardt迭代算法 参数估计

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分数阶非线性时滞微分方程参数和阶的估计方法

16

作者 王福昌 张丽娟 靳志同 《滨州学院学报》 2018年第2期32-37,共6页

分数阶非线性时滞微分方程具有广泛的应用,因而根据部分观测值估计方程的参数和阶有重要意义。首先通过预估-校正法求出方程组的预测值,结合部分观测值建立优化目标函数,再采用鸡群算法给出最优参数和阶的估计值。通过计算机模拟,验证... 分数阶非线性时滞微分方程具有广泛的应用,因而根据部分观测值估计方程的参数和阶有重要意义。首先通过预估-校正法求出方程组的预测值,结合部分观测值建立优化目标函数,再采用鸡群算法给出最优参数和阶的估计值。通过计算机模拟,验证了方法的有效性。 展开更多

关键词 分数阶 非线性时滞微分方程 参数估计 鸡群算法

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演化算法在非线性参数估计中的应用 被引量：4

17

作者 熊银键 嵇启春 《西安建筑科技大学学报（自然科学版）》 CSCD 1999年第1期93-96,共4页

介绍了演化算法的基本原理，并使用演化算法来进行非线性参数估计．计算结果表明，该算法可以获得较好的结果．

关键词 演化算法 非线性参数估计 群体 回归模型

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基于遗传算法的混合威布尔分布参数最小二乘估计 被引量：17

18

作者 董力 陆中 周伽 《南京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第5期711-718,共8页

混合威布尔分布模型常用来分析具有多种失效模式的复杂系统的可靠性数据,由于模型中包含较多参数,与单一威布尔分布相比,混合威布尔分布的参数估计更为复杂。利用遗传算法为优化方法,提出了一种混合威布尔分布参数估计的最小二乘方法。... 混合威布尔分布模型常用来分析具有多种失效模式的复杂系统的可靠性数据,由于模型中包含较多参数,与单一威布尔分布相比,混合威布尔分布的参数估计更为复杂。利用遗传算法为优化方法,提出了一种混合威布尔分布参数估计的最小二乘方法。以残差平方和最小为优化目标,以各参数取值范围为约束条件,构建了混合威布尔分布的非线性最小二乘优化模型;通过变换决策变量上下限、引入惩罚因子和保存最优个体等策略改进传统遗传算法以提高算法的性能,进而利用改进后的遗传优化算法对混合威布尔分布的非线性最小二乘优化模型进行求解。实例分析表明本文方法有效,利用本文方法计算得到的可靠度估计值与真实值之间的最大偏差和标准均方根误差,相对于图估计法分别减少了0.028 4与0.032 8,相对于极大似然估计法分别减少了0.000 8与0.003 6。 展开更多

关键词 混合威布尔分布 参数估计 非线性最小二乘法 遗传算法 参数优化

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非线性最小二乘估计的蚁群遗传融合算法

19

作者 陈伟 《山西建筑》 2012年第31期234-235,共2页

基于对遗传算法和蚁群算法的分析,提出把蚁群算法和遗传算法相结合的混合算法,有效避免了两种算法的不足之处,并将该混合遗传算法用于非线性最小二乘参数估计中,算例验证了该算法的可行性和有效性。

关键词 非线性最小二乘估计 遗传算法 蚁群算法

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基于不完美先验信息的随机系数回归模型剩余寿命预测方法 被引量：9

20

作者 万昌豪 刘志国 +2 位作者 唐圣金 孙晓艳 司小胜 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第12期2542-2551,共10页

剩余寿命预测是设备预测与健康管理的核心问题,准确的剩余寿命预测可以在故障发生前进行有效的维护保养,以减小设备故障发生的概率。针对实际剩余寿命预测中先验信息不足或缺乏的问题,提出一种克服不完美先验信息影响的启发式剩余寿命... 剩余寿命预测是设备预测与健康管理的核心问题,准确的剩余寿命预测可以在故障发生前进行有效的维护保养,以减小设备故障发生的概率。针对实际剩余寿命预测中先验信息不足或缺乏的问题,提出一种克服不完美先验信息影响的启发式剩余寿命预测方法。首先,利用非线性随机系数回归模型进行退化建模。其次,证明了基于单个设备现场退化数据,期望最大化(EM)算法的参数估计结果收敛于极大似然估计(MLE)算法的参数估计结果,并提出一种合理融合先验信息和现场信息的启发式剩余寿命预测方法。最后,通过数值仿真数据和实际锂电池退化数据对提出的结论和方法进行了验证,结果表明:启发式剩余寿命预测方法相比传统贝叶斯方法能够较好地克服不完美先验信息的影响,更为准确的预测设备地实际剩余寿命。 展开更多

关键词 不完美先验信息 参数估计 期望最大化(EM) 启发式方法 非线性随机系数回归模型 剩余寿命预测

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