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171.
根据递阶辨识原理,研究了类多变量方程误差系统和类多变量方程误差ARMA系统递阶随机梯度方法和递阶梯度迭代方法、递阶最小二乘方法和递阶最小二乘迭代方法.进一步利用多新息辨识理论,推导了递阶多新息梯度辨识方法和递阶多新息最小二乘辨识方法.为减小计算量,推导了基于滤波的类多变量方程误差ARMA系统递阶辨识方法和递阶多新息辨识方法.讨论了几个典型辨识算法的计算量,并给出了计算参数估计的步骤. 相似文献
172.
活动地块运动和应变模型辨识 总被引:4,自引:1,他引:3
推导了块体运动和应变的各种模型,讨论了各种模型的适用条件。利用模拟数据反演计算了块体运动和应变参数。基于模型的无偏性、有效性等概念,对块体的刚性旋转运动模型、旋转应变模型进行了辨识,结果表明:同时考虑块体刚性旋转运动和应变的模型比单独考虑刚性旋转的模型更符合实际,模型的适用范围更广。结合中国地壳运动观测网络及华北地区网实际观测所得的GPS速度场,对华北地区块体运动和应变模型进行了辨识。 相似文献
173.
针对输入非线性方程误差系统,即输入非线性受控自回归系统,研究了基于过参数化模型的多新息辨识方法和基于过参数化模型的递阶多新息辨识方法;研究了基于关键项分离原理的多新息辨识方法;使用辨识模型分解技术,研究了基于关键项分离原理的两阶段多新息辨识方法和三阶段多新息辨识方法.这些方法可以推广到其他输入非线性方程误差系统、输入非线性输出误差类系统、输出非线性方程误差类系统、输出非线性输出类系统、反馈非线性系统等.同时,给出了几个典型辨识算法的计算量、计算步骤和流程图. 相似文献
174.
用传统方法拟合平稳河流的水位流量关系,往往精度不高,与实际测量不能很好的重合.对于局部线性的水位流量关系,用系统辨识理论对其进行建模,利用最小二乘法,拟合精度明显提高. 相似文献
175.
176.
地下水位动态是一种复杂的历史过程,是受多种因素影响(如地质、气象、水文以及人类活动干扰等)的随机过程,试图用单交量时间序列模型对其进行预测,往往受到一定的局限。本文引入多变量AR(n)模型,在计算中利用递推公式及FPE准则估计模型参数,包括系数矩阵和模型阶数。该方法被用于陕西两华地区地下水位动态预测,经过理论与实践检验,该模型预报地下水位精度高,同时可预报其影响因素。该模型可作为地下水位动态短期预报模型。 相似文献
177.
本文从水文地质的基本原理出发,从几个不同的侧面导出了地下水系统状态转移方程的一般形式。以山西省太原市3个地下水源地为例,用长系列观测资料对地下水系统进行了过程辨识。 相似文献
178.
本文首次提出基于六边形网格剖分的全球重力场结构,并解决了局部六边形网格点模型重力异常快速计算问题.首先,采用全新的方法给出缔合Legendre函数值从稳定振荡区到快速衰减区分界线的理论表达式,并基于该公式提出一种基于跨阶次递推的非全次Legendre方法,实现了高纬度地区点的快速球谐综合.其次,引入球谐旋转(Spherical Harmonic Rotation)理论,实现了 2160阶次的球谐系数在坐标系旋转下的变换,结合非全次Legendre方法,解决了中低纬度地区点的快速球谐综合.通过计算南极洲(高纬)低分辨率和加里曼丹岛(低纬)高分辨率六边形网格重力异常表明,非全次Legendre方法以10-19m·s-2精度水平与传统全阶次方法计算结果吻合,且计算效率提升1倍多,旋转变换结合非全次Legendre方法的计算精度在10-16m·s-2,效率提升近5倍.本文提出的方法不仅提升了球谐综合的计算效率,凡是有高纬度的缔合Legendre函数计算的问题,都可利用该方法提升效率,同时,超高阶次球谐旋转变量变换的实现将在地磁场模型构建、计算机视觉、量子物理等领域发挥重要作用. 相似文献
179.
像许多土层一样,黏性土层的土性参数也具有空间变异性。土性参数的空间变异性主要是由沉积和成岩等地质作用和环境因素导致的,而相关距离的确定是分析土性参数空间变异性的关键。为了分析天津南疆港地区土层参数的空间变异性,对确定土性参数相关距离的空间递推平均法及其改进方法进行了汇总分析,并结合地质勘查资料,运用改进的空间递推平均法对天津港地区典型土层的垂直相关距离进行了统计分析,得到了典型土层地区性代表值,对该地区岩土工程的可靠度分析及勘探点位的选取具有重要的指导意义。此外,还结合工程实例讨论了相关距离的贝叶斯估值法,贝叶斯估值法比直接取平均值确定自相关距离的方法更为可靠、合理,应用贝叶斯定理对天津港南疆石化码头淤泥及淤泥质黏土层的自相关距离进行估值,为今后该地区的取样间距选择提供参考,也为可靠度理论在该地区岩土工程中的应用提供有价值的参数。 相似文献
180.
丁锋 《南京气象学院学报》2012,4(3):193-212
耦合辨识是系统辨识的一个重要分支,是新近发展和提炼形成的一种辨识概念,主要用于研究结构复杂的参数耦合线性和非线性多变量系统的辨识问题.辅助模型辨识思想、多新息辨识理论、递阶辨识原理、耦合辨识概念是本文作者提出的一些新的辨识研究思路、理念和方法,分别能够用于研究存在未知过程变量的不可测系统的辨识,能够提高辨识方法的收敛速度和参数估计精度,能够解决结构复杂、大规模多变量系统及参数耦合多变量系统的辨识问题、减小辨识算法的计算量.首先介绍多变量系统耦合辨识概念,在此基础上讨论多变量系统的几种(全)耦合最小二乘辨识方法、(全)耦合随机梯度辨识方法、部分耦合随机梯度辨识方法、部分耦合最小二乘辨识方法等,最后说明耦合辨识方法可推广用于有色噪声干扰多变量系统的辨识,并列出了一些多变量系统模型结构,阐述了耦合辨识概念可以结合辅助模型辨识思想、多新息辨识理论、递阶辨识原理、迭代搜索原理(梯度迭代、最小二乘迭代、牛顿迭代)等来研究线性或非线性多变量系统的辨识问题. 相似文献