整体最小二乘法与最小二乘法的差异性分析

加权整体最小二乘法(WTLS)估计变量误差模型(EIV)参数需要进行大量的矩阵运算,为了提升估计EIV模型参数的计算效率.本文以WTLS的平差准则为出发点,运用矩阵运算定理,研究了WLS与WTLS平差准则之间的联系,从理论上证明了最小二乘法(不加权)与整体最小二乘法(不加权)估计EIV模型参数的等价性;同时分析了在EIV模型参数是微小量的条件下,用加权最小二乘法(WLS)直接代替WTLS估计EIV模型参数的可行性.模拟结果表明,在坐标转换参数是微小量的情况下WLS和WTLS的解算结果基本一致,验证了理论分析的正确性.     

最小二乘法在热电偶电势非线性软件补偿中的应用

详细讨论最小二乘法拟合热电偶E—T曲线软件补偿的计算方法,并自行设计计算机程序．与硬件方法相比具有成本低、易调试、精度高等优点．实践证明,这种软件补偿法误差在0．5℃以下。是一种应用广泛的计算方法．     

非线性部分最小二乘法在催化剂活性建模中的应用

结合统计回归与神经网络的优点,使用基于神经网络的非线性部分最小二乘回归法,建立了醋酸乙烯生产装置催化剂活性的非参数模型,模型的精度高且计算量较小。实际应用证明了方法的有效性。     

最小二乘法在测配色中的应用

尝试用最小二乘法求解测配色过程中的K／S—℃曲线拟合问题和测配色中的初始理论浓度配方问题，并通过实验证明此算法求解出的理论值与真宾值之间的色差值是很小的。     

最小二乘法在直线矢量化技术中的应用

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，因而给直线的识别速来了很大的困难。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。     

整体最小二乘法直线拟合

针对在直线拟合中,因变量选取不同拟合的结果有差异现象,提出采用整体最小二乘法进行直线拟合。文章在分析直线方程特点的基础上,采用EIV模型描述直线方程,在解算中根据系数矩阵的特点应用QR分解分为将方程两部分,采用了混合最小二乘法求解。理论分析和实际计算结果表明,整体最小二乘法顾及了因变量和自变量的误差。拟合精度高于普通最小二乘法,采用整体最小二乘拟合直线,整体上优于普通最小二乘法。     

最小二乘法原理在桥梁检测中的应用

随着公路大规模建设的开展,桥梁数量迅猛增长,由于使用荷载、环境因素以及结构本身缺陷等的作用,致使桥梁出现了使用性能衰退、结构安全等一系列问题。这就引出了如何对桥梁后期检测、维护的问题。处理的方法有多种,在此介绍一种简单实用的方法——最小二乘法及它在EXCEL程序中的应用。     

最小二乘法应用探讨

探讨了最小二乘法的基本原理及其各种变形的拟合方法,其中包括：一元线性最小二乘法拟合、曲线化直、多元线性拟合、多项式拟合、非线性拟合,并且讨论了用镜像映射和切比雪夫多项式解“病态”矛盾方程组的基本原理和方法,在此基础此上编写、调试了几种最小二乘法程序。     

利用最小二乘法估算Shooman模型中的参数及其程序实现

本文给出Shooman模型中参数的一种有效的估算方法，能使整体性能最优的最小二乘法。并给出其具体的程序实现。     

最小二乘法在出院人数预测中的应用

利用最小二乘法，得出出院人数的趋势直线方程，从而求出确定年份的预测值，为医院制定规划提供了合理依据。     

最小二乘法原理在既有线测量中的应用

在新建铁路的设计中必然会遇到设计线以一定的线间距并行既有线接入既有车站的情况。这就引入了既有线测量和恢复的问题。处理的方法有多种,在此介绍一种简单实用的方法—最小二乘法及它在EXCEL程序中的应用。     

确定隐函数中参数的最小二乘法

将最小二乘法推广到了隐函数情形，简化了一些实际问题的处理。文中给出了插值和非线性回归两种情况下的最小二乘法原理，并讨论了具体的算例。     

基于LabVIEW的最小二乘法校正在控制中的应用

在自动控制系统中传感器的非线性特性和测量的准确性直接影响设备的控制精度,尤其是针对特殊测量而设计的传感器需要有自动校准功能以提高测量的准确性。工业自动化领域对设备级的控制大量采用可编程逻辑控制器PLC进行控制,然而PLC通常不具备非线性传感器自动校准所要求的数据计算能力。采用PLC同时采集被校准传感器的输出值和标准传感器的输出值,再将2个传感器的输出值传给LabVIEW上位机。基于LabVIEW设计的非线性传感器校正仪采用回归分析技术,应用最小二乘法原理,上位机对传感器的输出值进行拟合,得到满足精度要求的最佳拟合方程及最佳拟合系数。通过LabVIEW上位机与PLC的数据通讯,LabVIEW上位机将拟合系数回传给PLC,PLC利用拟合系数实现对被校传感器的校正。     

基于相对误差的最小二乘法在切削力预测中的应用

对比分析高斯最小二乘法和基于相对误差的最小二乘法,后者的相对误差均值更小,适合保证实际值更小时的精度,更适合应用实际工程分析。在机械加工研究中,切削力通过应力、应变或测力仪传感器测量获得,使用成本较高,因此,提出了一种基于数控机床伺服参数的测量方法。测量得到电流环伺服参数TCMD和切削力,采用基于相对误差的最小二乘法,两者之间的关系模型,并将此关系模型应用于切削力的预测中。试验结果表明切削力可通过伺服参数进行预测,基于相对误差的最小二乘法的预测模型具有较高的精度。     

最小二乘法原理及其简单应用

最小二乘法是从误差拟合角度对回归模型进行参数估计或系统辨识,并在参数估计、系统辨识以及预测、预报等众多领域中得到极为广泛的应用。然而,最小二乘法因其抽象、难懂常常被大家所忽视。本文就最小二乘法的引入,原理的证明,简单的应用进行归纳和总结,使读者对最小二乘法有更为清晰、系统、全面地认识。     

最小二乘法在曲线拟合中的实现

给出了最小二乘法在多元正交基函数拟合中的计算机实现方法。以常见的二次曲线拟合为例说明了程序编制的要点 ,在实验的数据处理中具有实用价值。     

最小二乘法及其应用

探讨了最小二乘法的基本原理、几何解释、线性拟合和若干非线性拟合及其在物理、化学等学科中的应用。     

最小二乘法及其应用

探讨了最小二乘法的基本原理、几何解释、线性拟合和若干非线性拟合及其在物理、化学等学科中的应用。     

最小二乘法及其应用

探讨了最小二乘法的基本原理、几何解释、线性拟合和若干非线性拟合及其在物理、化学等学科中的应用.     

最小二乘法及其应用

探讨了最小二乘法的基本原理、几何解释、线性拟合和若干非线性拟合及其在物理、化学等学科中的应用。