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        基于U曲線法的半?yún)?shù)模型中正則化參數(shù)確定

        2019-08-13 03:17:54周巖靳奉祥梁慶華馬德鵬
        關(guān)鍵詞:模型

        周巖,靳奉祥,梁慶華,馬德鵬

        (1.山東科技大學(xué)資源與土木工程系,山東泰安,271019;2.山東建筑大學(xué)測繪地理信息學(xué)院,山東濟(jì)南,250101;3.中煤科工集團(tuán)重慶研究院有限公司,重慶,400039;4.山東農(nóng)業(yè)大學(xué)水利土木工程學(xué)院,山東泰安,271018)

        半?yún)?shù)模型是20世紀(jì)80年代初發(fā)展起來的一種回歸模型,它是將系統(tǒng)誤差或者建模近似引起的模型偏差視為非隨機(jī)參數(shù),采用補(bǔ)償最小二乘估計(jì)法,得到參數(shù)和非參數(shù)的估值[1-3],因此,半?yún)?shù)模型廣泛地應(yīng)用于模型精化和減弱系統(tǒng)誤差方面[4-5]。半?yún)?shù)模型補(bǔ)償最小二乘估計(jì)中,關(guān)鍵的因素在于如何確定合適的正則化參數(shù)α及正則化矩陣R[6]。在測量平差中,正則化矩陣R可根據(jù)實(shí)際情況按自然樣條光滑法、時(shí)間序列的特性、先驗(yàn)方差的特性以及觀測量之間的某種距離來確定,而正則化參數(shù)α的確定方法目前主要有GCV法、L曲線法[7-13]等。GCV法在理論上能夠獲取最優(yōu)的正則化參數(shù),但有時(shí)GCV 函數(shù)的變化平緩,定位其最小值有困難。HANSEN 等[14-15]用L曲線法確定病態(tài)問題中的嶺估計(jì)參數(shù),并詳細(xì)介紹了L曲線法的基本思想和相關(guān)性質(zhì);FISCHER等[16-17]在用半?yún)?shù)回歸模型處理大地測量數(shù)據(jù)時(shí),將L曲線法引入半?yún)?shù)模型中確定正則化參數(shù),并進(jìn)行了相關(guān)證明。現(xiàn)有文獻(xiàn)表明,L曲線法可以比較容易地獲得正則化參數(shù),并且能夠得到比較精確的解,但L曲線法在求解過程可能不收斂。U曲線法是根據(jù)定義的U(α)函數(shù),即以構(gòu)成L曲線法的基于正則化參數(shù)α>0的信號范數(shù)與殘差范數(shù)為基礎(chǔ),由信號范數(shù)的倒數(shù)與殘差范數(shù)的倒數(shù)之和組成,以U(α)為縱軸,α為橫軸所表示的曲線[18],其形態(tài)接近U 型,共包括3 個(gè)組成部分:左邊和右邊部分幾乎是“垂直”的,中間部分幾乎是“水平”的,曲線上到原點(diǎn)距離最小的點(diǎn)對應(yīng)的α或者曲線左側(cè)曲率最大點(diǎn)對應(yīng)的α即為所確定的正則化參數(shù)。通過上述分析,本文作者在簡要介紹L曲線法的基礎(chǔ)上,詳細(xì)分析U曲線法,并闡述其相關(guān)特性,同時(shí),分別采用L曲線法和U曲線法對模擬數(shù)值算例進(jìn)行求解,通過參數(shù)、非參數(shù)估計(jì)解及單位權(quán)中誤差的相互對比來分析U曲線法和L曲線法的異同。

        1 確定正則化參數(shù)的L曲線法

        由半?yún)?shù)回歸模型L=BX+S+Δ,可得誤差方程式為

        式中:K為拉格朗日常數(shù);α為正則化參數(shù);R為正則化矩陣。

        這里正則化矩陣R正定或者半正定,則可求得參數(shù)、非參數(shù)估計(jì)解及單位權(quán)中誤差,如下式所示[20]:

        在半?yún)?shù)模型補(bǔ)償最小二乘估計(jì)中,確定正則化參數(shù)和正則化矩陣尤為重要,本文在選取正則化矩陣R=GTG的基礎(chǔ)上,重點(diǎn)研究不同的正則化參數(shù)確定方法對參數(shù)估值的影響。

        L 曲線法是基于正則化參數(shù)α的殘差范數(shù)和信號范數(shù)所表示的曲線,二者都是正則化參數(shù)α的函數(shù),選擇不同的α,便得到不同的點(diǎn)(Vn(α),Sn(α)),較為直觀的形式就是以Sn(α)為橫軸,以Vn(α)為縱軸作圖,經(jīng)擬合得到1條曲線。該曲線包括2個(gè)典型部分,分別是“水平”和“垂直”部分,越“水平”部分對應(yīng)的是正則化參數(shù)越小,主要由Sn(α)控制;越“垂直”的部分對應(yīng)的正則化參數(shù)越大,主要由Vn(α)控制;將所得到的類似字母L的曲線稱為L曲線。從圖1觀察信號范數(shù)和噪音范數(shù)之間是否取得了平衡,或兩者是否出現(xiàn)了過大或過小的情況,因此,L曲線法顧及了擬合和光滑之間的平衡,拐點(diǎn)處的值所對應(yīng)的“角”即為所求的正則化參數(shù)的最優(yōu)解。選取最后的正則化參數(shù)值有2種標(biāo)準(zhǔn):一是選取離原點(diǎn)最近的拐點(diǎn);二是選取曲率k最大的點(diǎn)。

        圖1 典型的L曲線示意圖Fig.1 Schematic diagram of typical L curve

        2 確定正則化參數(shù)的U曲線法

        定義

        式中:α>0;x(α)和y(α)分別與L 曲線法中Vn(α)和Sn(α)的定義相同。

        從圖2可見U曲線包含3個(gè)典型部分:

        1)U曲線在左邊部分和右邊部分近似垂直。

        2)U曲線中間部分近似水平。

        3)垂直部分對應(yīng)的正則化參數(shù)是代表了Vn(α)和Sn(α)分別各自主導(dǎo)部分。水平部分對應(yīng)的正則化參數(shù)表征Vn(α)和Sn(α)較接近。

        由于x(α)和y(α)分別等同于L 曲線里定義的Vn(α)和Sn(α),故式(6)可以表示為

        對式(7)求導(dǎo)得

        圖2 典型的U曲線示意圖Fig.2 Schematic diagram of typical U curve

        1)在L曲線法中,隨著α增大,Vn(α)是單調(diào)遞增函數(shù),Sn(α)是單調(diào)遞減函數(shù),即在式(8)中,-Sn'(α)>0。由于Vn(α)是單調(diào)遞增函數(shù),Sn(α)是單調(diào)遞減函數(shù),根據(jù)式(7)和(8)可知,當(dāng)α較小時(shí),占控制部分的是αSn2(α),即Vn2(α)-αSn2(α)<0;當(dāng)α較大時(shí),占控制部分的是Vn2(α),即Vn2(α)-αSn2(α)>0,所以,U(α)是先減小后增大。

        當(dāng)Vn(α)和Sn(α)這2 部分平衡時(shí),通過U(α)曲線可知U(α)接近水平部分,因此,曲線呈U狀,兩端近似豎直,中間近似水平。

        2)正則化參數(shù)的選擇。

        方法a:

        式中:αD為曲線上的點(diǎn)到原點(diǎn)的距離最小時(shí)對應(yīng)的α。

        方法b:

        式中:αK為曲線左側(cè)曲率最大時(shí)對應(yīng)的α。

        3 算例分析

        3.1 模擬算例1

        設(shè)已知P1~P4這4個(gè)觀測點(diǎn)上的重力異常觀測值L及其坐標(biāo),如表1所示。觀測誤差方差DΔ=(0.03)2Ι,試估計(jì)已測點(diǎn)重力異常Δg[19]。

        物理大地測量中很早就用最小二乘配置法得到重力異常最佳估計(jì)值,下面用半?yún)?shù)模型的方法來研究重力異常。在許多地區(qū),重力異常不僅包含隨機(jī)部分S,而且包含系統(tǒng)部分BX,故重力異常觀測方程可寫為半?yún)?shù)模型。已有的采用半?yún)?shù)模型求解的文獻(xiàn)中,把正則化參數(shù)α取為1[20],也有的采用L 曲線法對正則化參數(shù)取值。在這里,采用本文所提出的U曲線法選取正則化參數(shù),并同L曲線法進(jìn)行比較,同時(shí)注意到在重力異常的求解中協(xié)方差函數(shù)是距離的某種函數(shù),因此,本文中的正則化矩陣采用簡單的距離函數(shù),即

        表1 重力異常觀測值及其位置Table 1 Observations of gravity abnormity and its locations

        函數(shù)模型中,重力異常包含隨機(jī)異常和系統(tǒng)異常2部分。系統(tǒng)部分一般表示為坐標(biāo)(x,y)的線性函數(shù):

        按照半?yún)?shù)模型解算:

        L曲線法與U曲線法確定正則化參數(shù)的示意圖如圖3和圖4所示,2 種方案計(jì)算的重力異常估值差異的比較見表2。

        圖3所示為縱軸Vn(α)與橫軸Sn(α)的關(guān)系圖,根據(jù)其對應(yīng)的方法得到最佳α的取值,α=1.85。圖4所示為定義的U(α)函數(shù)(縱軸)與正則化參數(shù)α(橫軸)的關(guān)系圖。從圖3和圖4可以看出U 曲線法比L 曲線法在得到最佳α的取值上計(jì)算量要小,而且更直觀。

        圖3 L曲線法確定的正則化參數(shù)αFig.3 Determining regularization parameterα according to L-curve method

        圖4 U曲線法確定的正則化參數(shù)αFig.4 Determining regularization parameterα according to U-curve method

        由表2可以看出:U曲線法確定的正則化參數(shù)使參數(shù)估計(jì)解的精度要比L曲線法的高,U曲線法計(jì)算的重力異常估計(jì)結(jié)果較接近于文獻(xiàn)[19]中的結(jié)果,這說明在此算例中,U曲線法求得的正則化參數(shù)的可靠性要比L曲線法的高。

        3.2 模擬算例2(周期性系統(tǒng)誤差)

        設(shè)L=BX+S(ti)+Δ,B=(Bi,j)100×2,Bi,1=ti,Bi,2=(ti)2,S(ti)=3sin(ti)sin(3ti),ti=2π(i-1)/100,X=[1 0.25]T,Δ~(0,1)[20];i=1,2,…,100。

        表2 2種方案計(jì)算的重力異常估值差異的比較Table 2 Comparison of value difference of gravity anomaly between two calculate solutions

        該算例模擬的是周期性系統(tǒng)誤差,采用基于正則化矩陣的補(bǔ)償最小二乘法求解,R矩陣由相鄰兩觀測點(diǎn)模型誤差之差的平方和形式確定,設(shè)計(jì)以下2種方案:方案1,采用L曲線法確定正則化參數(shù);方案2,采用U曲線法確定正則化參數(shù)。

        這2種方案計(jì)算的模擬系統(tǒng)誤差的估值與殘差估值分別見圖5和圖6(模擬的殘差為模擬參數(shù)的真值與模擬系統(tǒng)誤差的值代入誤差方程得到,半?yún)?shù)估計(jì)殘差為模擬參數(shù)的估值與模擬系統(tǒng)誤差的估值代入誤差方程得到,下同)。計(jì)算所得的X^ 估值與模擬X真值差異的比較如表3所示。

        從圖5(a)和圖6(a)可以看出:當(dāng)模擬的系統(tǒng)誤差呈周期性時(shí),L曲線法和U曲線法確定的正則化參數(shù)都使得模擬的系統(tǒng)誤差與模擬系統(tǒng)誤差的估值變化的趨勢基本一致,但U曲線法確定的正則化參數(shù)解算得到的系統(tǒng)誤差的估值與其真值的吻合程度要比L曲線法的高。從圖5(b)和圖6(b)可以看出:L 曲線法和U曲線法確定的正則化參數(shù)同樣也使得半?yún)?shù)估計(jì)殘差與模擬殘差變化的趨勢基本一致,并且半?yún)?shù)模型解算觀測值的殘差經(jīng)t檢驗(yàn),也都以大于95%的概率服從正態(tài)分布。這是由于半?yún)?shù)模型能夠?qū)⒂^測值中的系統(tǒng)誤差分離出來,減弱其對觀測值的影響,從而得到較可靠的參數(shù)估值;同時(shí),U曲線法確定的正則化參數(shù)解算得到的半?yún)?shù)估計(jì)殘差與模擬殘差的吻合程度也比L曲線法的高。

        圖5 L曲線法確定正則化參數(shù)α(周期性系統(tǒng)誤差)Fig.5 Determination of regularization parameterα according to L-curve method(system error of periodicity)

        圖6 U曲線法確定正則化參數(shù)α(周期性系統(tǒng)誤差)Fig.6 Determination of regularization parameterα according to U-curve method(system error of periodicity)

        從表3可知:L 曲線法和U 曲線法確定的正則化參數(shù)差別不大,都能使所求結(jié)果與真值較接近,均提高了半?yún)?shù)模型解的精度。但通過進(jìn)一步對比分析發(fā)現(xiàn):采用U 曲線法得參數(shù)估值為[1.011 3 0.235 1]T,與其模擬X真值差異=3.497 0×10-4;采用L 曲線法得到的參數(shù)估值為[1.018 0 0238 2]T,與其模擬X真值差異=4.632 4×10-4。與后者相比,U 曲線法確定的正則化參數(shù)求得參數(shù)估值更接近于真值,表明U 曲線法對正則化參數(shù)的確定具有一定的有效性,所得結(jié)果具有可信度。

        3.3 模擬算例3(線性、周期性系統(tǒng)誤差)

        為了更接近于實(shí)際情況,該算例模擬的是線性、周期性系統(tǒng)誤差,采用基于正則矩陣的補(bǔ)償最小二乘法求解,R矩陣由相鄰兩觀測點(diǎn)模型誤差之差的平方和的形式確定,仍設(shè)計(jì)以下2 種方案:方案1,采用L 曲線法確定正則化參數(shù);方案2,采用U 曲線法確定正則化參數(shù)。

        這2種方案計(jì)算的模擬系統(tǒng)誤差的估值與殘差估值分別見圖7和圖8,計(jì)算所得的X^ 估值與模擬X真值差異的比較如表4所示。

        從圖7(a)和圖8(a)可以看出:當(dāng)模擬的系統(tǒng)誤差呈線性周期性時(shí),L曲線法和U曲線法確定的正則化參數(shù)都能使模擬的系統(tǒng)誤差與模擬系統(tǒng)誤差的估值較吻合,但U曲線法確定的正則化參數(shù)解算得到的系統(tǒng)誤差的估值與其真值的吻合程度也明顯比L曲線法的高。從圖7(b)和圖8(b)可以看出:L 曲線法和U 曲線法確定的正則化參數(shù)同樣都能使半?yún)?shù)估計(jì)殘差與模擬殘差變化的趨勢基本一致,但是吻合程度不高。這是因?yàn)殡S著加入系統(tǒng)誤差的復(fù)雜,半?yún)?shù)模型解算難度增加。但兩者相比而言,采用U曲線法確定的正則化參數(shù)吻合程度要高。

        從表4可以看出:L 曲線法和U 曲線法所確定的正則化參數(shù)差異較大,但都能使所求結(jié)果與真值較接近,均提高了半?yún)?shù)模型解的精度。通過進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn):采用U曲線法得到的α為0.095 5,X的估值為=[4.995 7 2.001 0]T,與其模擬X真值差異為=4×10-4;采用L曲線法得到的α為0.715 4,與其模擬X真值差異為=7×10-4。與L 曲線法相比,U曲線法確定的正則化參數(shù)求得參數(shù)估值更接近于真值。

        實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,L曲線法和U曲線法都可以較好地分離觀測值中的系統(tǒng)誤差,求得參數(shù)的估值;當(dāng)模擬的系統(tǒng)誤差呈周期性或者線性周期性時(shí),U曲線法確定的正則化參數(shù)求得參數(shù)估值的精度要比L曲線法的高。

        表3 2種方案計(jì)算的周期性誤差下估值與模擬X真值差異的比較Table 3 Comparison of calculatedand simulated valuesX of 2 schemes under periodic error

        表3 2種方案計(jì)算的周期性誤差下估值與模擬X真值差異的比較Table 3 Comparison of calculatedand simulated valuesX of 2 schemes under periodic error

        方法L曲線法U曲線法αX^σ0 ΔX^=‖ ‖1.438 4 1.398 1[1.018 0 0.238 2]T[1.011 3 0.235 1]T 1.021 4 0.967 7X^- X 4.632 4×10-4 3.497 0×10-4

        圖7 L曲線法確定正則化參數(shù)α(線性周期系統(tǒng)誤差)Fig.7 Determining regularization parameterα according to L-curve method(system error of linear periodic)

        圖8 U曲線法確定正則化參數(shù)α(線性周期系統(tǒng)誤差)Fig.8 Determination of regularization parameterα according to U-curve method(system error of linear periodic)

        表4 2種方案計(jì)算的線性周期性誤差下估值與模擬X真值差異的比較Table 4 Comparison of calculated and simulated valuesX of 2 schemes under linear periodic error

        表4 2種方案計(jì)算的線性周期性誤差下估值與模擬X真值差異的比較Table 4 Comparison of calculated and simulated valuesX of 2 schemes under linear periodic error

        方法L曲線法U曲線法αX^σ0 ΔX^=‖ ‖0.715 4 0.095 5[4.973 8 1.968 1]T[5.006 5 2.019 8]T 0.953 8 0.509 8X^- X 7×10-4 4×10-4

        4 結(jié)論

        1) 鑒于半?yún)?shù)模型補(bǔ)償最小二乘估計(jì)中正則化參數(shù)合理確定的問題,研究了一種新的正則化參數(shù)確定方法即U曲線法。模擬算例分析表明采用U曲線法確定合適的正則化參數(shù),能夠有效地控制VTPV與STRS之間的平衡,得到了較準(zhǔn)確的參數(shù)估值。

        2) 當(dāng)模擬的系統(tǒng)誤差分別呈周期性、線性周期性時(shí),采用U曲線法確定的正則化參數(shù)所求得參數(shù)估值和其真值差值向量的范數(shù)與L曲線法確定的范數(shù)相比分別提高了1.135 4×10-4和3.000 0×10-4。

        3) 由于在實(shí)際問題中,非參數(shù)部分即系統(tǒng)誤差或者模型誤差具有一定的復(fù)雜性,會(huì)影響正則化參數(shù)的選擇。本文提出的U曲線法在一定條件下求得正則化參數(shù)使參數(shù)估計(jì)解的精度較高,在不同條件下,正則化參數(shù)的確定要根據(jù)相應(yīng)的情況具體選取合適的方法。

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