简介：本文把一元线性回归的最小二乘估计的预测区间推广到多元线性回归的最小二乘估计的预测区间，给出一个基本定理，再由基本定理的结论给出最小二乘估计的预测区间。

简介：将H空间理论应用于广义最小二乘原理的几何解释，对最小二乘配置模型等价转换，利用几何解释分别推导该模型中的倾向参数、滤波参数以及推估参数。结果表明几何算法同时兼顾形象性与简洁性，同参数的代数算法保持一致。

简介：通过最小二乘准则及线性最小二乘拟合问题的引入,给出了超定方程组及最小二乘问题的概念,同时给出了最小二乘解的定义.讨论了最小二乘问题与法方程组的解的关系,并指出了极小最小二乘解及其解的表达式,着重讨论了法方程组的病态问题.研究的结论,给出了较稳定的算法——4R算法,有改进的正交化方法和左乘H法.

简介：针对CNS/INS组合导航系统中缩短初始对准时间的问题,设计了一种CNS/INS组合导航系统组合对准新方法。在CNS/INS姿态四元数组合算法的基础上,推导CNS/INS组合系统线性化状态方程,分析了INS和CNS姿态四元数差值构建量测方程。利用递推最小二乘原理实现了对该组合系统的信息融合,设计了基于该估计原理的组合导航系统初始对准方法,考虑到大气层内动基座条件下对于星敏感器造成的干扰因素增加了加权处理环节,最后通过仿真实验验证了递推加权最小二乘法在处理组合导航系统初始对准中的有效性。仿真结果表明在微晃基座条件下,与传统的滤波方法相比较该估计方法能够有效地缩短约25%的对准时间。

简介：最小二乘参数估计的递推算法是系统参数辨识中最基本、最成熟的方法。文章首先介绍了最小二乘法的递推算法原理和本识别系统的框架流程图，然后针对文章的算法分别阐述了服从N（0，1）正态分布自相关随机噪声v（k）的产生方法。文章着重介绍了利用C语言编程对一个简单系统的参数辨识实现最小二乘参数估计的递推算法，详细说明了本系统各个环节的C语言实现，并通过matlab仿真对数据进行了详细的分析。从仿真实验结果可以看出，试验数据符合试验要求，系统的参数辨识实现最小二乘参数估计的递推算法的效果令人满意。

简介：现行的教科书中,不论工科的高等数学,理科的数学分析、实变函数,还是Fourier分析的专门教程,在讨论Fourier系数时,都是如此处理:假设[-π,π]上的周期函数f(x)能够展成三角级数的形式

简介：本文就最小二乘回归模型，利用广义影响函数及广义COOK统计量[1]的方法，研究了模型中的某一部份发生微小扰动时相关统计量的局部影响评价问题。这一方法不依赖于模型的似然假设。所得结果与COOK[2]的方法进行了比较。我们研究并导出了回归系数的最小二乘数估计，预测估计及参数函数估计的局部影响度量，并与数据删除法及导数法进行了比较，最后，用两个实例进行了说明。

简介：利用四元数体上自共轭矩阵的奇异值分解。得到了实四元数矩阵方程X＋AXB=C的最小二乘解的表达式，同时给出了在相应解集中矩阵方程的极小，范数解．

简介：本文将最小二乘配置解法作了改进，提出了一种较简捷的方法

简介：提出一种应用于三相四线制有源电力滤波器（APF）的瞬时无功功率ip-iq谐波电流检测方法，用于解决传统检测方法提取精度低、收敛速度慢、稳定性较差等问题，采用自适应递推最小二乘法（RLS）算法取代低通滤波器。新方法以改进瞬时无功功率ip-iq法为电流检测依据，先减去电流中的零序分量，再利用坐标变换矩阵计算出电流有功、无功以及交直流分量。结果显示，该算法有效提高了直流分量的提取精度，在三相四线制APF中采用该方法是可行有效的。

简介：提出了带插值点的拟线性最小二乘法，并给出了带插值点的拟线性最小二乘法拟合的最小二乘估计，证明了及其参数具有无偏性。

简介：摘 要 利用全站仪对地铁盾构横断面进行观测，根据测量数据通过拟合分析其变形情况，本文利用最小二乘法对采集的数据进行处理，根据所得的结果分析其断面的变形情况。

简介：在最小二乘原理的基础上，运用实测数据点的分段曲线拟合法，探讨相应的模型以及用不同类型的曲线同时拟合数据点的具体应用；对一实例，应用MATLAB编程设计，完成模型的求解、显著性检验等，可以得到拟合精度比较高的拟合曲线。该方法原理简便，其模型易用MATLAB编程求解。

简介：介绍了用正交函数作最小二乘拟合的方法对离心泵性能曲线进行拟合以及详细的计算步骤，进而采用visualC＋＋语言编制了计算程序。计算实例表明，该方法得到的拟合可靠、计算精度高，方便快捷，可用于离心泵的选型与计算，能提高工作效率。

简介：光伏发电出力与太阳辐射强度和温度等气象条件关系密切,在出力预测模型中,气象因素与出力数据存在着非线性关系,同时各气象因素之间也存在非线性的关系。核偏最小二乘（KPLS）方法具有较强的处理非线性问题的能力,本文基于KPLS方法建立光伏发电出力预测模型。利用光伏电站的历史气象数据和出力数据对KPLS预测模型进行训练,训练的模型用以预测光伏电站的出力。通过实际光伏电站运行数据的验证,并将预测结果同偏最小二乘（PLS）方法和人工神经网络（ANN）方法的预测结果相比较,实验结果显示KPLS预测模型具有较准确的预测能力和较强的适用性。

简介：讨论了如何利用最小二乘曲线拟合对井架变形监测数据进行处理,并通过试验得到了拟合精度最高的多项式阶数和拟合曲线。最小二乘曲线拟合有效地消除了观测数据的偏差,准确地反映了井架的变形量,是井架变形监测数据处理的一种有效方法。

简介：摘要  线性非齐次方程组无解时，寻找，使得达到极小，此处，实矩阵、向量均已给定. 这是一个高等数学和线性代数的综合性问题. 本文分别从多元函数、向量函数、和向量射影出发，得出这个最小二乘问题的三种解法。

简介：随着科学技术的不断进步，预测方法也得到了很大的发展，常见的预测方法就有数十种之多。而组合预测是将不同的预测方法组合起来，综合利用各个方法所提供的信息，其效果往往优于单一的预测方法，故得到了广泛的应用。而基于变系数模型的思想研究了组合预测模型，将变权重的求取转化为变系数模型中系数函数的估计问题，从而可以基于局部加权最小二乘方法求解，利用交叉证实法选取光滑参数。其结果表明所提方法预测精度很高，效果优于其他方法。

简介：最小二乘问题在数据拟合、参数估计和控制理论等方面有着广泛的作用。本文将利用奇异值分解给出了线性方程Ax=b的最小二乘解的通解表达式以及广义逆的表达式,并对最小线性二乘问题的条件数进行了论证,指出了当矩阵A为方阵时怎样估算该方程组的是否是病态的方法。

简介：摘要院本文采用偏最小二乘回归模型（PLS），以泰国菠萝贸易为例，通过变量投影重要性准则筛选自变量，由交叉有效性提取主成分，进而建立偏最小二乘回归模型。深入分析了各指标对泰国菠萝出口贸易的影响。研究表明泰国菠萝出口与原料价格及工厂生产加工速度密切相关，并且偏最小二乘回归的拟合效果优于普通最小二乘回归。