基于历史数据的数据校正技术研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 1 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 引言 | 第10-11页 |
| 1.2 数据协调及显著误差检测 | 第11-14页 |
| 1.2.1 稳态数据协调 | 第11-12页 |
| 1.2.2 动态数据协调 | 第12页 |
| 1.2.3 显著误差检测 | 第12-14页 |
| 1.3 鲁棒数据校正 | 第14页 |
| 1.4 基于历史数据的数据校正技术 | 第14-15页 |
| 1.5 实际应用情况 | 第15-16页 |
| 1.6 本文结构安排 | 第16-17页 |
| 2 数据校正基本原理 | 第17-25页 |
| 2.1 引言 | 第17-18页 |
| 2.2 数据协调基本原理 | 第18-19页 |
| 2.3 显著误差检测原理 | 第19-21页 |
| 2.3.1 整体检验法(GT) | 第19页 |
| 2.3.2 节点检验法(NT) | 第19-20页 |
| 2.3.3 测量残差检验法(MT) | 第20页 |
| 2.3.4 主元检测法(PCT) | 第20-21页 |
| 2.4 鲁棒数据校正原理 | 第21-24页 |
| 2.4.1 鲁棒最小二乘估计原理 | 第21-22页 |
| 2.4.2 Huber估计 | 第22-23页 |
| 2.4.3 Fair估计 | 第23-24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-25页 |
| 3 多稳态历史数据校正——基于PCA方法 | 第25-36页 |
| 3.1 引言 | 第25页 |
| 3.2 主元分析法基本原理 | 第25-27页 |
| 3.3 主元分析法数据协调原理 | 第27-29页 |
| 3.3.1 误差方差矩阵已知——PCA | 第27-28页 |
| 3.3.2 误差方差矩阵未知——IPCA | 第28-29页 |
| 3.4 迭代测量检验法(IMT) | 第29-31页 |
| 3.4.1 迭代测量检验法(IMT)原理 | 第29页 |
| 3.4.2 修正的迭代测量检验法(MIMT) | 第29-30页 |
| 3.4.3 改进型IMT法 | 第30-31页 |
| 3.5 基于改进型IMT法和主元分析法的迭代算法 | 第31-32页 |
| 3.5.1 PCA-IMT迭代算法 | 第31页 |
| 3.5.2 IPCA-IMT迭代算法 | 第31-32页 |
| 3.6 仿真实例 | 第32-35页 |
| 3.7 本章小结 | 第35-36页 |
| 4 误差分布模型未知的历史数据——基于GT估计 | 第36-51页 |
| 4.1 引言 | 第36-37页 |
| 4.2 广义T分布数据校正技术原理 | 第37-40页 |
| 4.2.1 广义T(GT)分布 | 第37页 |
| 4.2.2 GT估计原理 | 第37-39页 |
| 4.2.3 最大似然法求参数 | 第39-40页 |
| 4.3 粒子群优化算法(PSO) | 第40-42页 |
| 4.3.1 PSO算法基本概念 | 第40-41页 |
| 4.3.2 PSO算法参数辨识 | 第41-42页 |
| 4.4 萤火虫算法(FA) | 第42-44页 |
| 4.4.1 FA算法原理 | 第42-43页 |
| 4.4.2 FA算法参数辨识 | 第43-44页 |
| 4.5 仿真实例 | 第44-50页 |
| 4.5.1 历史数据规模选择 | 第44-46页 |
| 4.5.2 GT分布参数辨识 | 第46-49页 |
| 4.5.3 GT估计结果比较 | 第49-50页 |
| 4.6 本章小结 | 第50-51页 |
| 5 动态数据校正技术研究 | 第51-62页 |
| 5.1 引言 | 第51页 |
| 5.2 卡尔曼滤波原理 | 第51-55页 |
| 5.2.1 EM算法原理 | 第52-53页 |
| 5.2.2 EM-KF方法原理 | 第53-55页 |
| 5.3 改进型EM-AKF方法 | 第55-56页 |
| 5.4 仿真实例 | 第56-61页 |
| 5.4.1 EM-KF方法性能分析 | 第57-58页 |
| 5.4.2 AKF方法性能分析 | 第58-59页 |
| 5.4.3 EM-AKF方法性能分析 | 第59-61页 |
| 5.5 本章小结 | 第61-62页 |
| 6 总结与展望 | 第62-64页 |
| 6.1 总结 | 第62-63页 |
| 6.2 展望 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-70页 |
| 附录 | 第70页 |
