误差修正
误差修正的相关文献在1985年到2023年内共计2213篇,主要集中在自动化技术、计算机技术、机械、仪表工业、无线电电子学、电信技术
等领域,其中期刊论文1105篇、会议论文330篇、专利文献36589篇;相关期刊657种,包括计量技术、计量学报、光学精密工程等;
相关会议263种,包括第八届中国卫星导航学术年会、第七届全国温度测量与控制学术交流会、2013年全国高等学校物理基础课程教育学术研讨会等;误差修正的相关文献由5536位作者贡献,包括费业泰、胡鹏程、包为民等。
误差修正—发文量
专利文献>
论文:36589篇
占比:96.23%
总计:38024篇
误差修正
-研究学者
- 费业泰
- 胡鹏程
- 包为民
- 王博
- 谭久彬
- 张勇
- 彭东林
- 王军
- 高忠华
- 于连栋
- 张辉
- 梁忠民
- 石照耀
- 黄一昕
- 夏豪杰
- 张宇
- 李伟
- 李彬权
- 李维诗
- 胡义明
- 贾华坤
- 赵会宁
- 陈晓怀
- 付海金
- 刘可新
- 刘建春
- 刘杰
- 刘柯
- 刘清惓
- 唐新明
- 大槻俊明
- 姜一舟
- 孙德波
- 张强
- 张慧娟
- 曲江华
- 朱静浩
- 杨睿
- 森太一
- 王宇
- 王珂
- 董南京
- 袁洪
- 贾振元
- 赵龙
- 陈强
- 韩欣欣
- 马杰
- 魏宗康
- 刘巍
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王瑞;
高强;
逯静
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摘要:
为提高光伏发电功率的预测精度,提出一种结合自适应白噪声完备集成经验模态分解(CEEMEDAN),最小二乘支持向量机(LSSVM)和差分自回归移动平均模型(ARIMA)的短期光伏功率预测方法。首先通过CEEMDAN将光伏功率序列分解成不同的子序列,以弱化非平稳特征对功率预测的影响;利用增量搜索法改进LSSVM,使模型能够自适应选择适合的输入特征,对子序列分别建立改进LSSVM预测模型,求和重构各子序列预测值得初步预测值;为进一步提高预测精度,分析误差序列特性,视误差序列为时间序列,建立ARIMA误差修正模型;最后叠加误差预测值和初步预测值为最终预测结果。以江苏某光伏电站实际数据进行算例分析,结果表明:所提方法是有效的。
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曾亮;
狄飞超;
王珊珊;
常雨芳
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摘要:
风电功率的预测精度受到多种因素的影响,为进一步提高预测精度,提出一种基于浅层方法和深度网络集成的短期风电功率预测模型(GRA⁃GWO⁃SVR⁃AdaBoost⁃GRU),集成灰色关联度分析(GRA)、支持向量回归机(SVR)、自适应提升集成(AdaBoost)和门控循环单元(GRU)等多种模型/方法。首先采用GRA计算变量之间的相关程度,选择相关性高的3个特征作为模型的输入;其次利用GWO算法对SVR的惩罚参数和核函数参数进行优化,建立GWO⁃SVR预测模型;然后采用AdaBoost集成模型构建强回归器进行预测;最后采用GRU模型对预测误差进行修正,将修正后的误差与预测结果进行叠加,得到最终预测值。仿真结果表明,该模型的预测结果的均方根误差和R⁃Square显著优于其他传统模型,有效提高了风电功率的预测精度。
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张鹏;
白彦辉
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摘要:
针对民机大气数据系统的静压源误差问题,使用逐步回归分析获得误差与主要影响因素之间的相关关系,研究静压源误差修正模型,提出有效的误差修正方案,用以提高静压测量准确度;以B777机型为例,使用计算流体力学(CFD,computational fluid dynamics)仿真方法验证了Solidworks所建三维模型与真机实验的一致性,通过仿真与处理后得到不同飞行状态下的静压测量值,根据逐步回归分析所提出的误差修正方案对测量值进行误差修正。结果表明:逐步回归分析的修正方案能够有效修正误差,修正结果稳定;修正后的静压解算空速误差小于3%,符合适航条款要求。该修正方案具有较高的实用价值,可为民机静压源误差修正方案设计提供参考。
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王亮亮;
商正君;
杨海马;
杨美婷;
杨静;
赵建海;
于涌
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摘要:
基于光线矢量方法和角锥棱镜光学特性,推导角锥棱镜姿态角、直线运动自由度、余弦误差以及阿贝误差对激光干涉位移测量影响的数学表达式,并使用RENISHAW XL80激光干涉仪搭建测量光路,开展相关测量实验;结果表明:姿态角对干涉位移测量的影响通常不超过0.1 μm;当角锥存在直线自由度误差时,返回测量光束的光斑中心会产生与水平或垂直直线度方向一致的平移,但不会引入几何位移测量误差;推导给出角锥棱镜测量光束的回光偏移量与余弦误差之间的关系,阿贝误差与阿贝臂值和角锥棱镜偏摆角之间的关系;干涉位移测量实验表明,通过修正阿贝误差,可以有效提高位移测量精度;研究结果建立了基于角锥棱镜进行干涉位移测量的误差分析方法,为干涉位移测量的误差补偿提供依据。
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刘宇轩;
张喜洋;
何平;
李宏宇;
沈晓宇
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摘要:
为提高相噪测试系统测量的准确性,本文提出了一种基于高斯白噪声多点注入技术的测试误差修正方法。根据鉴相法测量相位噪声时各环节的误差项分析,构建了系统的误差修正模型。通过对模型输出结果的仿真,计算了锁相环路特性、基带信号处理通路(由LPF、LNA等组成)频响不平坦特性这两个主要误差因素的修正值。同时给出了其它误差项的修正方法,共同完成系统误差的修正。最后对误差修正后测试系统的不确定度进行分析,为后续误差修正模型的物理实现提供理论支撑。
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张芷毓;
王扬扬;
陈浩康
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摘要:
医用器官冷藏箱需要维持稳定的低温环境,为此设计了基于半导体制冷技术的医用冷藏箱温控系统,并采用内外部结合的供电方式,在运输过程中不便于外接电源的情况下实现持续制冷。此外进行了温度检测装置的误差计算与修正,可优化器官冷藏箱的温度控制精度。
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徐进;
陈姚节
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摘要:
测距功能是保障船舶在水上安全航行,极大程度上避免与周围障碍物及其他船舶之间碰撞的重要方式,而船舶摇摆一直是船舶测距的重难点。针对此问题,在传统单目机器视觉的基础上进行改进,提出一种实时船舶测距方法和误差修正方法。使用faster R-CNN算法画矩形框,ECO算法实现对目标的跟踪并将光电云台的光心对准目标的底部中心,通过陀螺仪采集船舶摇摆时的动态角度,三角几何原理进行实时测距。根据误差源对测距结果进行修正。实验表明,在100m内,船舶静态测距误差在2m之内;船舶摇摆角度在(-5°,5°)时,测距相对误差小于2.7%,验证了该方法的有效性。
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杨石扣;
艾华东
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摘要:
针对三维数值流形法中罚函数法施加任意方向边界位移和多步加载误差累积问题,通过修正传统三维数值流形法控制方程中的位移边界部分,推导出含沿着某一方向施加边界位移条件和相应的分步加载情况的计算公式,以期扩大控制方程在位移边界处理上的适用范围和减少多步加载误差累积效应。选取2个典型算例进行数值模拟和对比分析,验证该方法的准确性。计算结果表明:文中方法的计算结果与解析解相吻合,修正公式适用于不同方向施加边界位移的情况,具有较强的适应性;考虑位移边界误差修正比不考虑误差修正的计算精度高;随分步加载步数的增多,不考虑位移边界误差修正的累积计算误差逐渐增大,考虑位移边界误差修正的则影响不大。
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殷秋雯;
罗春艳;
孙惠
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摘要:
为了修正双体清污船减摇控制的误差,提出一种新的双体清污船综合减摇自适应控制方法。采用横摇力矩对波浪引起的横摇扰动力矩进行抵消,达到减摇效果。对船体控制点进行线性化处理,根据水动力参数和船体参数,得到船体耦合项和恢复力系数。实验结果表明,提出的双体清污船综合减摇自适应控制方法修正误差较小,误差修正能力较好,船体减摇率较低,对各种海洋情况响应时间较短,具有更高的应用价值。
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吴晓刚;
鲁宗相;
乔颖
- 《2018年云南电力技术论坛》
| 2018年
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摘要:
风电功率预测是整个风电运行与控制体系的基础支撑技术模块.基于功率预测误差的修正结果,提出了一种风电场日前有功出力分布的估计方法.首先验证了风电功率的预测误差水平受到风速大小的三次方、风电功率的峰度、风电功率的大小和功率预测相关性等多个因素的影响;然后利用多元线性回归法建立风电功率预测误差的估计模型,并对风电场日前的点功率预测值进行修正;最后利用广义误差分布模型估计出风电出力的上下限.以华北地区某座风电场作为测试算例进行分析,验证了该出力分布估计方法的有效性.
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Huang Yihui;
黄驿惠
- 《第十四届中国智能交通年会》
| 2019年
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摘要:
目前公交到站预报已经普遍运用于各大公交公司的运营调度之中,然而公交到站预报的精度有待提高.本文基于现有公交预报到站算法,考虑实际行车过程中的众多影响因素,建立基于Autoencoder的改进BP神经网络模型,对现有到站预报模型的预测结果进行修正,以进一步提高公交到站预报的精度.
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Huang Yihui;
黄驿惠
- 《第十四届中国智能交通年会》
| 2019年
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摘要:
目前公交到站预报已经普遍运用于各大公交公司的运营调度之中,然而公交到站预报的精度有待提高.本文基于现有公交预报到站算法,考虑实际行车过程中的众多影响因素,建立基于Autoencoder的改进BP神经网络模型,对现有到站预报模型的预测结果进行修正,以进一步提高公交到站预报的精度.
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Huang Yihui;
黄驿惠
- 《第十四届中国智能交通年会》
| 2019年
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摘要:
目前公交到站预报已经普遍运用于各大公交公司的运营调度之中,然而公交到站预报的精度有待提高.本文基于现有公交预报到站算法,考虑实际行车过程中的众多影响因素,建立基于Autoencoder的改进BP神经网络模型,对现有到站预报模型的预测结果进行修正,以进一步提高公交到站预报的精度.
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Huang Yihui;
黄驿惠
- 《第十四届中国智能交通年会》
| 2019年
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摘要:
目前公交到站预报已经普遍运用于各大公交公司的运营调度之中,然而公交到站预报的精度有待提高.本文基于现有公交预报到站算法,考虑实际行车过程中的众多影响因素,建立基于Autoencoder的改进BP神经网络模型,对现有到站预报模型的预测结果进行修正,以进一步提高公交到站预报的精度.
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