检索结果-内蒙古大学图书馆

北京测绘 2022年第12期36卷 1680-1683页

作者：胡圣武杨旭锋苗林光河南理工大学测绘与国土信息工程学院河南焦作454000

为了准确地对变形监测进行预报,得到科学的监测结果,本文利用自回归模型和最小二乘估计以及矩阵实验室(MATLAB)对变形监测数据进行处理。通过实际工程分析得到如下结论:①自回归模型用于变形监测可得到比较科学的结论;②对于不同的变形... 详细信息

为了准确地对变形监测进行预报,得到科学的监测结果,本文利用自回归模型和最小二乘估计以及矩阵实验室(MATLAB)对变形监测数据进行处理。通过实际工程分析得到如下结论:①自回归模型用于变形监测可得到比较科学的结论;②对于不同的变形监测数据,如何选择自回归模型p是一个亟须解决的问题。本研究的结论可为变形监测数据处理提供一定的参考。

关键词：自回归模型自回归模型阶数变形监测矩阵实验室最小二乘估计

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一种车载设备故障趋势预测方法

一种车载设备故障趋势预测方法

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作者：李晋梁强升吕利民徐国飞谢湘林德辉冼志威陈孝德刘建成梁毅高娅莉温辛妍夏科芬黎志华黄诗瑶梁恺文李亚关维李兆新张昕 510330 广东省广州市海珠区新港东路1238号万胜广场A塔

本发明公开了一种车载设备故障趋势预测方法，所述方法包括以下步骤：S1：采集车载设备发生的故障类型和故障数据，并将各种故障概率整理为序列Xi；S2：判断步骤S1中序列是否平稳，若序列为非平稳序列，将该序列进行预处理；S3：对平稳... 详细信息

标准号: CN110209999A

本发明公开了一种车载设备故障趋势预测方法，所述方法包括以下步骤：S1：采集车载设备发生的故障类型和故障数据，并将各种故障概率整理为序列X_i；S2：判断步骤S1中序列是否平稳，若序列为非平稳序列，将该序列进行预处理；S3：对平稳的序列进行自回归模型识别，并确定自回归模型阶数；S4：利用算法对自回归模型进行参数的初步估计，并对自回归模型进行适应性检验以确认有效的模型；S5：通过确定的自回归模型进行各故障类型的故障概率的预测，再利用回归分析方程输出整个车载设备的故障概率。通过所述的预测方法可以提前发现列车运行隐患并排出隐患，从而减少事故的发生率，保障列车安全高效运行，进而提高列车运行效率。

关键词：自回归模型车载设备故障概率故障类型自回归模型阶数预处理故障趋势预测回归分析方程列车运行效率适应性检验保障列车初步估计高效运行故障数据列车运行判断步骤平稳序列发生率再利用预测算法采集输出安全发现

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一种仅输出线性时变结构模态参数辨识方法

一种仅输出线性时变结构模态参数辨识方法

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作者：周思达刘莉康杰马源辰 100081 北京市海淀区中关村南大街5号

本发明公开的一种仅输出线性时变结构模态参数辨识方法，属于结构动力学技术领域。本发明首先推导出最小二乘支持向量机矢量时变自回归模型的代价函数；利用Wendland紧支径向基函数构造函数空间基于Gamma测试的非参数方法确定正则因子... 详细信息

标准号: CN106354695A

本发明公开的一种仅输出线性时变结构模态参数辨识方法，属于结构动力学技术领域。本发明首先推导出最小二乘支持向量机矢量时变自回归模型的代价函数；利用Wendland紧支径向基函数构造函数空间基于Gamma测试的非参数方法确定正则因子，基于实际经验给出基函数宽度减缩系数；依据贝叶斯信息量准则和赤池信息量准则确定时变自回归模型阶数；依据残差平方和与序列平方和的比值确定函数空间阶数；最后根据代价函数求最小二乘支持向量机矢量时变自回归模型系数矩阵表达式，并根据时间冻结方法求系统的模态频率，完成线性时变结构模态参数的辨识。本发明能够提高计算效率，增强系统鲁棒性，在结构动力学工程应用中广泛应用于线性时变结构的模态辨识。

关键词：时变最小二乘支持向量机结构动力学信息量准则自回归模型代价函数线性时变矢量辨识平方和自回归模型阶数结构模态参数模态参数辨识残差平方和径向基函数系统鲁棒性比值确定工程应用构造函数函数空间计算效率模态频率时变结构输出线性系数矩阵正则因子贝叶斯非参数基函数推导减缩阶数模态冻结测试应用自回归模型时变代价函数矢量式( 2 ) 函数空间式中径向基函数矩阵系数矩阵最小二乘支持向量机式( 1 ) 运算结构模态参数输出通道线性时变正则因子基函数时刻点中矢量辨识推导阶数投影最小二乘支持向量机模型自变量支持向量机训练拉格朗日乘子模态参数辨识参数矢量单位矩阵分量形式工程经验构造步骤函数向量矩阵元素空间阶数宽度缩减离散形式模态频率模型阶数时变结构输出线性输出向量误差向量系统输出线性方程序列表示训练样本样本数据

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基于线性预测的傅里叶光谱分辨率增强算法及系统

基于线性预测的傅里叶光谱分辨率增强算法及系统

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作者：韩昕秦玉胜高闽光童晶晶李相贤 230031 安徽省合肥市蜀山区蜀山湖路350号

本发明提供于线性预测的傅里叶光谱分辨率增强算法及系统，算法包括：输入已有干涉图数据；利用前后向预测总体最小二乘法以及奇异值分解SVD估计参数，根据所述已有干涉图数据建立干涉信号自回归模型，以减少由奇异值反演产生的虚假峰... 详细信息

标准号: CN115493696A

本发明提供于线性预测的傅里叶光谱分辨率增强算法及系统，算法包括：输入已有干涉图数据；利用前后向预测总体最小二乘法以及奇异值分解SVD估计参数，根据所述已有干涉图数据建立干涉信号自回归模型，以减少由奇异值反演产生的虚假峰值和抑制噪声干扰，定义干涉信号最小预测误差原则，据以处理得到自回归模型阶数；基于滑动窗口，以所述自回归模型利用干涉信号多步预测方法进行线性预测，据以获取适用精度的预测结果。本发明解决了光谱仪器不稳定以及提高分辨率效果受有制约的技术问题。

关键词：干涉信号自回归模型线性预测干涉图算法自回归模型阶数最小预测误差分辨率效果光谱分辨率奇异值分解最小二乘法多步预测估计参数光谱仪器滑动窗口数据建立预测结果噪声干扰傅里叶反演预测制约

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一种仅输出线性时变结构模态参数辨识方法

一种仅输出线性时变结构模态参数辨识方法

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作者：周思达刘莉康杰马源辰 100081 北京市海淀区中关村南大街5号

标准号: CN106354695B

关键词：时变最小二乘支持向量机结构动力学信息量准则自回归模型代价函数线性时变矢量辨识平方和自回归模型阶数结构模态参数模态参数辨识残差平方和径向基函数系统鲁棒性比值确定工程应用构造函数函数空间计算效率模态频率时变结构输出线性系数矩阵正则因子贝叶斯非参数基函数推导减缩阶数模态冻结测试应用

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一种基于自适应阶数的交互行为分析方法

一种基于自适应阶数的交互行为分析方法

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作者：樊亚文周全康彬白晓东 210003 江苏省南京市鼓楼区新模范马路66号

本发明公开了一种基于自适应阶数的交互行为分析方法，包括以下步骤：步骤一：视频特征提取与表示；步骤二：利用分层狄利克雷过程模型对视频序列进行建模，检测出场景中包含的行为，并利用K‑means算法进行分类，实现多变量时间序列提... 详细信息

标准号: CN110188608A

本发明公开了一种基于自适应阶数的交互行为分析方法，包括以下步骤：步骤一：视频特征提取与表示；步骤二：利用分层狄利克雷过程模型对视频序列进行建模，检测出场景中包含的行为，并利用K‑means算法进行分类，实现多变量时间序列提取与分类；步骤三：进行多变量自回归模型阶数选择；步骤四：基于频域的多向量过程因果测量的组间交互行为分析；步骤五：基于频域的多标量过程因果测量的组内交互行为分析；步骤六：基于组间和组内因果测量的全局和局部行为交互网络构建。本发明的优点是：不仅能检测出场景中全局和局部交互行为，而且可以构建全局和局部行为交互网络。

关键词：交互行为交互网络局部行为测量多变量构建频域全局自回归模型阶数视频特征提取场景对视频序列过程模型时间序列向量过程分析自适应分类检测标量分层建模阶数算法

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一种基于自适应阶数的交互行为分析方法

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作者：樊亚文周全康彬白晓东 210003 江苏省南京市鼓楼区新模范马路66号

标准号: CN110188608B

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