摘要:目的 针对使用戴维南等效电路模型对锂电池进行参数辨识不够精确的问题,提出一种二阶 RC 等效电路模型并对锂电池进行参数辨识。 方法 通过脉冲放电实验得到锂电池的相关数据,在 MATLAB 上使用最小二乘算法对所建立的二阶 RC 等效电路进行参数辨识,并对不同 SOC(State of Charge)下锂电池各个参数的变化情况进行分析,通过计算锂电池的端电压来判断参数辨识的精确度,最后将辨识结果与戴维南等效电路模型所辨识的结果进行对比并分析。 结果 随着锂电池 SOC 下降,锂电池的各个参数会有轻微的波动,在锂电池的 SOC 处在较低的水平时,锂电池的各个参数变化比较剧烈,这是由于锂电池的化学浓差极化所导致的,当将辨识的参数用来求解锂电池的端电压时,随着时间的推移,发现锂电池的端电压的误差波动比较稳定,且最大误差不超过 0. 05 V,反观使用戴维南等效电路模型求得锂电池的端电压误差波动比较大,且最大误差超过了 0. 08 V。 结论 在锂电池参数辨识上二阶 RC 等效电路比戴维南等效电路更加准确,能够更好地描述锂电池的动静态特性,为后续对锂电池的荷电状态估计提供了有力的基础。

摘要:目的 针对二阶动力系统的识别问题,提出一种基于线性多步方法的稀疏识别方法。 方法 首先,构造一个包含几乎所有可能基函数的基函数库,用于近似潜在的二阶动力系统;然后,利用线性多步方法离散近似后的二阶动力系统;接着,在广义最小二乘原理的指导下,选取一个合适的噪声残差项近似协方差矩阵,再利用该矩阵对上述过程得到的最小化问题进行加权,从而降低噪声对模型识别过程的影响;最后,使用稀疏回归算法从基函数库中挑选出最有意义的最小特征项,并通过稀疏迭代求解其对应系数。 结果 比较了不同时间步长和不同噪声水平下,使用提出的线性多步稀疏识别方法挖掘潜在二阶动力系统的数值实验,通过这些实验可以得出:所提出的方法用于识别未知的二阶动力系统具有较高的精度和较好的鲁棒性。 结论 通过数值实验,验证了算法的有效性。

摘要:针对生存分析中建立生存模型时，如何处理生存数据中特有的数据类型——删失数据，降低高维协变量的维数，更好地识别出真正具有预测性的因子，建立准确的生存模型的问题，提出用STUTE’s加权最小二乘法和删失限制以及LASSO正则化相结合的方法来对AFT模型进行估计。首先，提出STUTE’s加权最小二乘法和删失限制相结合的方法对生存数据中的删失数据进行处理；其次，提出了LASSO的一个新的实现算法进行模型的变量选择，降低模型中协变量的维数，精简模型；最后，通过仿真分析得到提出的新估计方法较已有的LASSO旧算法以及其他的变量选择方法，VSURF算法更能找出“真”因子，建立准确的生存模型。

摘要:首先根据照明灯的照明光路构建照明模型确定定位区域并且建立定位向量，然后通过对室内照明灯场景的分析，将定位场景分为三大类，在第一类和第二类中分别采用定位向量的方法实现目标的区域定位，在第三类中采用常见的三边定位方法实现对目标的定位，最后针对实际环境对实验结果产生的误差，尝试采用线性最小二乘法精确计算方法进一步优化定位结果。

摘要:摘　要:用等偏法测得原始实验数据,运用最小二乘法原理进行处理,求得灵敏电流计两个基本参数———电流灵敏度和内阻,并与直接作图法进行比较;结果发现利用最小二乘法处理实验数据较之直接作图法更为精确。

摘要:加权最小二乘无网格法是一种新的高效无网格法,鉴于传统数值方法求解动态问题网格限制的缺陷,将传统差分法和加权最小二乘无网格法结合构造差分一加权最小二乘无网格方法,应用于求解一维与时间相关的线性抛物方程;该方法在空间域上的离散彻底摆脱了网格的束缚,算例表明:该方法计算量较小,并能够保证较高的精度.

摘要:通过与两端点直线法和最小区域法对比的方法,利用最小二乘原理,介绍了采用最小二乘直线法求取直线度误差的方法,并对最小二乘直线法求取直线度误差的可行性进行了探讨.

摘要:由于在计算机中图象的存储和显示常常都是以离散的点阵方式进行的，因而给直线的识别带来了很大的困难。本文采用最小二乘法进行参数估计，以提取模式的特征，得到了比较简单的直线矢量化算法，该算法较好的克服了矢量化算法中存在的短线和畸变的缺陷。