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淮北师范大学学报（自然科学版） 2018年第4期39卷 31-36页

作者：王贵峰张杰亳州职业技术学院安徽亳州236800 淮北师范大学数学科学学院安徽淮北235000

文章利用松弛变量的绝对值函数和光滑化技术将非光滑约束方程组转化为与之等价的光滑方程组;采用凸组合技术将L_1范数和L_2范数并联使用调解步长,在此基础上,给出一种基于凸组合的光滑列文伯格-马夸尔特(L-M)算法.该算法每一步迭代中只... 详细信息

文章利用松弛变量的绝对值函数和光滑化技术将非光滑约束方程组转化为与之等价的光滑方程组;采用凸组合技术将L_1范数和L_2范数并联使用调解步长,在此基础上,给出一种基于凸组合的光滑列文伯格-马夸尔特(L-M)算法.该算法每一步迭代中只需求解一个严格凸二次规划问题且算法.具有全局收敛性和局部二次收敛性;最后给出数值实验.

关键词：凸组合光滑函数列文伯格-马夸尔特算法收敛性分析

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解约束方程组的列文伯格-马夸尔特算法

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杭州电子科技大学学报（自然科学版） 2013年第4期33卷 83-86页

作者：王贵峰凌晨杭州电子科技大学理学院浙江杭州310018

该文考虑非光滑约束方程组的求解问题。首先将问题转化为等价的无约束方程组,然后给出一个光滑化列文伯格-马夸尔特算法。该算法在每步迭代中,只需求解一个线性方程组。该算法具有全局收敛性,并在局部误差界条件下,具有局部二次收敛性... 详细信息

该文考虑非光滑约束方程组的求解问题。首先将问题转化为等价的无约束方程组,然后给出一个光滑化列文伯格-马夸尔特算法。该算法在每步迭代中,只需求解一个线性方程组。该算法具有全局收敛性,并在局部误差界条件下,具有局部二次收敛性质。数值试验结果表明,该算法具有良好的实际计算效果。

关键词：光滑化技术强半光滑性列文伯格-马夸尔特算法收敛性分析

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基于凸组合的列文伯格-马夸尔特算法

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商丘师范学院学报 2019年第3期35卷 18-21页

作者：王贵峰亳州职业技术学院安徽亳州236800

在列文伯格-马夸尔特算法(L-M)在求解带非光滑约束方程组过程中,为了避免该算法受初始点和单一形式的步长影响的问题,本文采取凸组合技术(convex combination skill),将L1范数和L2范数并联使用,同时为了进一步改善L-M算法的性能,对已有... 详细信息

在列文伯格-马夸尔特算法(L-M)在求解带非光滑约束方程组过程中,为了避免该算法受初始点和单一形式的步长影响的问题,本文采取凸组合技术(convex combination skill),将L1范数和L2范数并联使用,同时为了进一步改善L-M算法的性能,对已有的步长做出改进,提出一种新的CMLM算法,该算法每步迭代中,可以根据实际情况调整步长,并只需求解一个线性方程组.该算法全局收敛,并在局部误差界条件下,局部二次收敛.数据实验结果表明,该算法具有良好的计算效果.

关键词：凸组合光滑技术列文伯格-马夸尔特算法收敛性分析

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基于列文伯格-马夸尔特-反向传播人工神经网络的X射线荧光光谱定量分析方法

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食品安全质量检测学报 2016年第3期7卷 1152-1158页

作者：李芳陆安祥王纪华北京农业质量标准与检测技术研究中心北京100097 农产品产地环境监测北京市重点实验室北京100097 农业部农产品质量安全风险评估实验室(北京) 北京100097

目的建立一种基于列文伯格-马夸尔特-反向传播人工神经网络(Levenberg-Marquardt back-propagation artificial neural networks,LM-BP-ANN)的X射线荧光光谱(XRF)的定量检测分析方法。方法采集84个土壤样品光谱数据,预处理后应用主成分... 详细信息

目的建立一种基于列文伯格-马夸尔特-反向传播人工神经网络(Levenberg-Marquardt back-propagation artificial neural networks,LM-BP-ANN)的X射线荧光光谱(XRF)的定量检测分析方法。方法采集84个土壤样品光谱数据,预处理后应用主成分分析(PCA)提取特征参数,随机选取训练集、校正集、预测集样品个数分别为42、21、21。以均方差(MSE)、校正决定系数(R^2)、校正标准差(SEC)、验证决定系数(r^2)、预测标准差(SEP)和相对预测误差(RPD)为评价指标,同时分析比较LM-BP-ANN、BP-ANN、PLS三种算法的建模结果,并利用模型预测土壤重金属含量。结果实验确定隐含层神经元数目、学习率和迭代次数值依次为:6、0.1和8,3种建模方法中LM-BP-ANN效果最优,模型的相关系数高于0.98,表明模型有效。结论模型分析快速,可用于实际土壤样品中重金属含量的检测,对于改进X射线荧光光谱仪的检测准确度有着重要的意义。

关键词：列文伯格-马夸尔特算法反向传播神经网络 X射线荧光光谱

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基于LM算法的集群电机系统能耗评估校正模型

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农业工程学报 2018年第18期34卷 44-50页

作者：屈博孙笑非张新鹤黄伟苏娟杜松怀翟庆志孙若男楼振义天津大学电气自动化与信息工程学院天津300072 中国电力科学研究院有限公司北京100192 中国农业大学信息与电气工程学院北京100083

为了保证和提高电机系统能耗模型的计算精度与评估能力,该文提出了一种基于参数辨识理论的集群电机系统能耗校正方法。采用列文伯格-马夸尔特(levenberg-marquardt algorithm,LM)算法,对单台电机和集群电机系统的额定效率、额定可变损... 详细信息

为了保证和提高电机系统能耗模型的计算精度与评估能力,该文提出了一种基于参数辨识理论的集群电机系统能耗校正方法。采用列文伯格-马夸尔特(levenberg-marquardt algorithm,LM)算法,对单台电机和集群电机系统的额定效率、额定可变损耗及不变损耗参数进行辨识,建立了电机能耗计算的校正模型。在此基础上,以典型三机集群电机系统为算例,搭建真实物理试验平台,对集群电机系统进行全域负载率能耗计算。结果表明,该文提出的能耗校正模型的计算误差远远小于能耗出厂模型(误差率不到1%),可以大幅降低集群电机系统的能耗计算误差,工程实用性较强,为电机用能系统的能耗评估和节能改造提供了一种有效的技术手段。

关键词：模型试验集群电机系统能耗列文伯格-马夸尔特算法参数辨识

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机载激光雷达波形数据横向高斯分解方法

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武汉大学学报（信息科学版） 2018年第1期43卷 81-86,100页

作者：孟志立徐景中武汉大学遥感信息工程学院

针对机载激光雷达波形数据分解易受噪声影响,高斯组分个数及叠加波初始参数估计不精确等问题,提出了一种横向高斯波形分解方法。该方法首先对波形进行滤波平滑处理,剔除背景噪声后,将检测到的波峰划分为不同的类型,分别估计其初始参数;... 详细信息

针对机载激光雷达波形数据分解易受噪声影响,高斯组分个数及叠加波初始参数估计不精确等问题,提出了一种横向高斯波形分解方法。该方法首先对波形进行滤波平滑处理,剔除背景噪声后,将检测到的波峰划分为不同的类型,分别估计其初始参数;然后横向逐步迭代分解估计初始高斯分量,在去除无效的初始高斯分量后,利用列文伯格-马夸尔特（Levenberg-Marquardt）算法进一步优化参数;最后解算得到分解点云。实验结果表明,该方法能有效地检测各种类型的回波信号,对叠加波形具有良好的适应性,并能在一定程度上保护弱波。相比系统点云,本文方法解算的点云在数量和细节上更具有优势,反映了更加丰富的地物垂直结构信息以及在森林参数获取方面的应用潜力。

关键词：全波形数据高斯分解列文伯格-马夸尔特算法分解点云

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柴油机Wiebe模型参数优化及燃烧性能预测

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天津大学学报（自然科学与工程技术版） 2024年第5期57卷 473-481页

作者：张帆马庆国王子玉曹如楼李超凡裴毅强先进内燃动力全国重点实验室(天津大学) 天津300072 中国北方发动机研究所天津300400

基于一台单缸柴油机进行了发动机性能实验,通过结合单、双Wiebe燃烧模型和机器学习算法,提出了一种可预测的Wiebe燃烧模型,开展了不同边界条件下的燃烧参数和规律预测研究.首先,使用代数化Wiebe方程的线性拟合,根据线性拟合精度选取单、... 详细信息

基于一台单缸柴油机进行了发动机性能实验,通过结合单、双Wiebe燃烧模型和机器学习算法,提出了一种可预测的Wiebe燃烧模型,开展了不同边界条件下的燃烧参数和规律预测研究.首先,使用代数化Wiebe方程的线性拟合,根据线性拟合精度选取单、双Wiebe模型.然后,使用列文伯格-马夸尔特(Levenberg-Marquardt,LM)算法拟合Wiebe方程得到相应的6个Wiebe参数,实现放热率Wiebe参数化.最后,基于该Wiebe燃烧参数,应用误差反向传播神经网络(back propagation neural network,BP-NN)和随机森林(random forest,RF)算法,开发了实用性更广泛的两种Wiebe燃烧预测模型,研究了不同边界条件下的燃烧规律.结果显示:代数Wiebe方程的线性拟合精度小于等于0.99000时放热率曲线更复杂,此时选用双Wiebe方程可得到高精度的Wiebe燃烧参数,反之选用单Wiebe方程即可;在1200 r/min和2200 r/min时选择双Wiebe方程对放热率进行拟合,拟合精度R^(2)均大于0.99000,误差平方和均小于0.01,通过Wiebe参数重新构建的放热率和实验放热率基本一致.基于LM算法的放热率拟合算法,可以很好地反映柴油机不同工况下的燃烧特征.对比两种不同的燃烧预测模型BP-NN和RF发现:BP-NN模型对一Wiebe形状因子m1和一Wiebe燃烧初始相位φ_(01)的预测精度更高,而RF算法对一Wiebe燃烧比例α和燃烧结束相位φ_(end)的预测精度更高,因此,针对不同燃烧参数选择不同预测模型可以有效提高Wiebe燃烧预测模型的精度.

关键词：柴油机 Wiebe燃烧模型列文伯格-马夸尔特算法神经网络随机森林算法

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光腔衰荡光谱法中衰荡时间的优化提取

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光子学报 2009年第7期38卷 1740-1745页

作者：姜亚军赵建林杨德兴西北工业大学理学院光信息科学与技术研究所陕西省光信息技术重点实验室西安710072

采用列文伯格-马夸尔特算法(L-M)和最小二乘法(LS)对带有高斯白噪音的两种模拟衰荡信号进行了拟合分析.结果表明:L-M相对于LS所得结果更准确,相对误差更小,抗噪音能力更强,且重复性更好.搭建了两种光腔衰荡光谱法系统,分别得到连续和脉... 详细信息

采用列文伯格-马夸尔特算法(L-M)和最小二乘法(LS)对带有高斯白噪音的两种模拟衰荡信号进行了拟合分析.结果表明:L-M相对于LS所得结果更准确,相对误差更小,抗噪音能力更强,且重复性更好.搭建了两种光腔衰荡光谱法系统,分别得到连续和脉冲衰荡信号,依据理论分析结果对实验数据进行了处理,所得结论与模拟结果一致.

关键词：衰荡时间光腔衰荡光谱法最小二乘算法列文伯格-马夸尔特算法

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基于LM-CNN的输变电工程造价自动计算模型

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中国电力 2023年第2期56卷 157-163页

作者：武小琳栾凌潘连武李海龙国网辽宁省电力有限公司沈阳供电公司辽宁沈阳110000 国网辽宁省电力有限公司辽宁沈阳110006

输变电工程造价计算作为造价管控技术的核心环节,其计算模型的好坏直接影响输变电工程造价管控效能。然而现有模型往往不能兼顾计算速度、精确性与稳定性。为解决上述问题,首先,针对输变电工程造价中的实际需求确定模型的输入与输出,构... 详细信息

输变电工程造价计算作为造价管控技术的核心环节,其计算模型的好坏直接影响输变电工程造价管控效能。然而现有模型往往不能兼顾计算速度、精确性与稳定性。为解决上述问题,首先,针对输变电工程造价中的实际需求确定模型的输入与输出,构建卷积神经网络模型;然后,将历史造价数据作为样本输入网络模型,得到网络输出;最后,针对期望输出与实际输出相差较大的问题,利用列文伯格-马夸尔特算法对卷积神经网络的权重参数进行优化,完成模型训练。该模型结合列文伯格-马夸尔特算法与卷积神经网络模型的优点,相比于反向传播(BP)神经网络与梯度下降法-卷积神经网络(GD-CNN)具有更高的预测精度与稳定性,提高了输变电工程造价的计算效果。

关键词：输变电工程列文伯格-马夸尔特算法卷积神经网络自动计算模型造价管控

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基于相似日LM神经网络的高校图书馆能耗预测

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西安建筑科技大学学报（自然科学版） 2022年第3期54卷 459-465页

作者：王茜于军琪西安建筑科技大学建筑设备科学与工程学院陕西西安710055

图书馆在高校建筑中具有非常重要的地位,有较大的节能潜力.然而,近年来对于高校图书馆建筑节能的研究偏少,本文通过提出一种基于相似日LM(Levenberg-Marquardt)神经网络的高校图书馆能耗预测模型,为高校图书馆能耗研究提供参考.以我国... 详细信息

图书馆在高校建筑中具有非常重要的地位,有较大的节能潜力.然而,近年来对于高校图书馆建筑节能的研究偏少,本文通过提出一种基于相似日LM(Levenberg-Marquardt)神经网络的高校图书馆能耗预测模型,为高校图书馆能耗研究提供参考.以我国某高校图书馆为例,首先通过统计分析的方法得到影响图书馆能耗较为重要的因素,即室内人员、开放策略及气温.然后利用模糊聚类法划分相似日,依据相似日将原有数据进行筛选.接着将处理后的数据对预测模型进行训练.最后将改进后的预测模型与原预测模型的各项指标进行对比分析.依据对比结果可知,改进后模型的平均绝对百分比误差和均方误差分别降低了1.28%和23.06,拟合度提高了0.0421.

关键词：能耗预测高校图书馆相似日列文伯格-马夸尔特算法

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