导读:本文包含了加权最小二乘估计论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:小二,序列,模型,参数,矩阵,精度,多维。
加权最小二乘估计论文文献综述
闫善勇,赵二亮,邱薇,王长红[1]（2019）在《基于加权最小二乘的声相关计程仪速度精确估计》一文中研究指出声相关计程仪首先利用加权最小二乘法确定目标函数,然后通过序列二次规划法估计速度。考虑海底混响数据时空相关函数宽度的减小、相关系数点与相关函数中心点间距的增大,都会导致相关系数的均值减小、分布范围增大,此时相关系数在目标函数中对应项的权重也应当减小。在这样的前提下,引入调节参数μ,调节权重函数的宽度,使设备在各个速度下测速相对偏差的一致性达到最优,提高速度估计精确度。调节参数在设备标定与验证试验中确定,不同的设备可能具有不同的调节参数。试验数据证明了该方法对不同声相关计程仪测速精确度的提高都有效果。(本文来源于《声学技术》期刊2019年05期）
王宇,王纯杰,张海祥[2]（2019）在《ADCINAR(1)模型的加权条件最小二乘估计》一文中研究指出用加权条件最小二乘方法,对基于相依计数序列的一阶整值自回归模型(ADCINAR(1))进行参数估计,给出参数估计的表达式及其渐近分布,并推导模型的高阶矩、高阶累积量、谱密度和双谱密度.数值模拟结果表明,将加权条件最小二乘估计、条件最小二乘估计和Yule-Walker估计进行比较,验证了加权条件最小二乘方法的有效性.(本文来源于《吉林大学学报(理学版)》期刊2019年03期）
刘志平,朱丹彤,余航,李思达[3]（2018）在《多维观测的矩阵参数建模与加权最小二乘估计》一文中研究指出针对常规向量参数法多维观测建模与平差效率低的问题,分析指出多维观测矩阵参数建模条件应满足不同观测维度的参数独立且个数相等特点(简称独立同构特征),进而利用该建模条件、Kronecker积运算性质和加权最小二乘原理提出矩阵参数建模与加权最小二乘估计方法。该方法顾及不同观测维互相关性,增大系数阵稠密度,降低法矩阵阶数,从而有效提高了建模与平差计算效率。空间直线和GPS站坐标时序模型计算结果均表明,向量参数法和矩阵参数法平差结果相同,但后者具有更高的存储与计算效率。(本文来源于《大地测量与地球动力学》期刊2018年08期）
王祝安,陈义,毛鹏宇[4]（2018）在《加权整体最小二乘的验后估计在叁维坐标转换中的应用》一文中研究指出在求解叁维小角度坐标转换EIV模型的过程中,顾及到两套坐标系下点坐标初始单位权方差可能不同导致定权不准确的问题,应用Helmert方差分量估计方法,对加权整体最小二乘的随机模型进行验后估计,从而重新分配观测向量和系数矩阵的权,使得解算模型更加合理。算例证明,利用该方法求解坐标转换参数的精确度有所提高,参数估值更接近真值。(本文来源于《大地测量与地球动力学》期刊2018年02期）
李朝海,汪子峰,李会勇,张伟[5]（2016）在《采用距离无偏估计的加权最小二乘定位算法》一文中研究指出随着Wi Fi网络的广泛覆盖,基于接收信号强度的定位技术成为研究热点。针对已有基于接收信号强度定位算法定位性能不高的实际问题,提出一种基于距离无偏估计的加权最小二乘定位算法。该方法首先利用接收信号强度观测模型计算得到信号源与传感器之间距离的无偏估计量,然后根据距离计算公式建立方程组;接着把距离的无偏估计量代入方程组得到关于信号源位置的线性最小二乘模型,同时计算线性最小二乘模型中的噪声协方差矩阵;最后运用加权最小二乘方法计算得到信号源位置的估计量。该文对所提算法进行了充分的计算机仿真,仿真结果表明:在不同的定位环境下,所提算法的定位性能均优于传统加权最小二乘算法和最佳线性无偏估计算法。(本文来源于《信号处理》期刊2016年12期）
曾文宪,方兴,刘经南,姚宜斌[6]（2016）在《通用EIV平差模型及其加权整体最小二乘估计》一文中研究指出以平差基本理论为基础,提出了EIV(errors-in-variables)平差模型的通用形式,涵盖了间接平差、条件平差、附有参数的条件平差及附有限制条件的间接平差等基本EIV模型形式。基于整体最小二乘估计准则,研究了通用EIV模型的加权整体最小二乘算法,并推导了估计结果的近似精度公式。通用EIV模型及其整体最小二乘算法是对EIV模型估计理论的进一步完善,统一的整体最小二乘算法有利于软件的编程实现,有助于推动EIV模型估计理论的应用。(本文来源于《测绘学报》期刊2016年08期）
时文芳,程慧慧,左卫兵[7]（2016）在《回归系数的加权混合估计与最小二乘估计的3种相对效率》一文中研究指出研究了具有随机约束的线性回归模型中回归系数的加权混合估计与最小二乘估计的相对效率的问题,给出了相对效率的3种定义.利用矩阵理论给出3种相对效率的上下界,并且得到了各相对效率之间的关系.最后给出例子来验证理论.(本文来源于《河北师范大学学报(自然科学版)》期刊2016年04期）
龚成明,于益军,路轶,徐田,王丹[8]（2016）在《加权最小二乘状态估计量测权值计算的实用方法》一文中研究指出分析了实际系统中直接影响加权最小二乘状态估计量测权值的因素,基于量测精度等级及满量程提出了设置量测权值的实用化方法,展示了实际系统中典型量测权值的标幺化数值,可以看出不同电压等级功率量测权值的差别以及电压幅值量测和功率量测权值之间的关系。使用文中方法计算得到的量测权值能更准确地反映量测精度,从而能够提高状态估计结果的准确性,模拟算例和实际工程应用验证了所述方法的有效性。文中还分析说明了计算两种派生量测权值的方法以及选取零注入量测权值的原则。(本文来源于《电力系统自动化》期刊2016年11期）
张振杰,郝向阳,程传奇,黄忠义[9]（2016）在《基于共面直线迭代加权最小二乘的相机位姿估计》一文中研究指出针对相机内参数已标定和未标定情况下的相机位姿求解,提出了基于共面直线迭代加权最小二乘的相机位姿估计算法。推导了关于相机焦距和位姿参数的线性方程,通过4条以上共面直线实现了相机位姿参数的线性解算;对参数线性解进行迭代加权最小二乘优化,得到更高精度的参数估计值和直线权值;最后,利用直线权值和欧式变换的保距性实现相机焦距的解算,得到了相机焦距和位姿参数的估计值。仿真实验表明:提出的算法在相机已标定,直线数为20,像点噪声方差为5pixel的情况下,角度误差小于0.2°,相对平移向量误差小于0.5%,耗时大约为1ms。真实数据实验表明,提出的算法可以获得与棋盘标定结果相近的精度。与现有算法相比,提出的算法抗噪性更好,精度更高,能够实现基于单幅图像的未标定相机的位姿估计。(本文来源于《光学精密工程》期刊2016年05期）
马明玥,宋文晶[10]（2016）在《无失效数据的Logistic分布参数的加权最小二乘估计》一文中研究指出本文给出在无失效数据情况下,当产品寿命服从Logistic分布时,产品寿命的失效率=(<)i ip P t t的参数的加权最小二乘估计以及产品可靠度的估计。(本文来源于《佳木斯职业学院学报》期刊2016年02期）
加权最小二乘估计论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
用加权条件最小二乘方法,对基于相依计数序列的一阶整值自回归模型(ADCINAR(1))进行参数估计,给出参数估计的表达式及其渐近分布,并推导模型的高阶矩、高阶累积量、谱密度和双谱密度.数值模拟结果表明,将加权条件最小二乘估计、条件最小二乘估计和Yule-Walker估计进行比较,验证了加权条件最小二乘方法的有效性.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
加权最小二乘估计论文参考文献
[1].闫善勇,赵二亮,邱薇,王长红.基于加权最小二乘的声相关计程仪速度精确估计[J].声学技术.2019
[2].王宇,王纯杰,张海祥.ADCINAR(1)模型的加权条件最小二乘估计[J].吉林大学学报(理学版).2019
[3].刘志平,朱丹彤,余航,李思达.多维观测的矩阵参数建模与加权最小二乘估计[J].大地测量与地球动力学.2018
[4].王祝安,陈义,毛鹏宇.加权整体最小二乘的验后估计在叁维坐标转换中的应用[J].大地测量与地球动力学.2018
[5].李朝海,汪子峰,李会勇,张伟.采用距离无偏估计的加权最小二乘定位算法[J].信号处理.2016
[6].曾文宪,方兴,刘经南,姚宜斌.通用EIV平差模型及其加权整体最小二乘估计[J].测绘学报.2016
[7].时文芳,程慧慧,左卫兵.回归系数的加权混合估计与最小二乘估计的3种相对效率[J].河北师范大学学报(自然科学版).2016
[8].龚成明,于益军,路轶,徐田,王丹.加权最小二乘状态估计量测权值计算的实用方法[J].电力系统自动化.2016
[9].张振杰,郝向阳,程传奇,黄忠义.基于共面直线迭代加权最小二乘的相机位姿估计[J].光学精密工程.2016
[10].马明玥,宋文晶.无失效数据的Logistic分布参数的加权最小二乘估计[J].佳木斯职业学院学报.2016
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