1) the least squares method of three dots
三点最小二乘法
1.
Targted at overcoming the defect of the traditional methods of constant voltage and disturbance,this paper introduces a new method based on the least squares method of three dots.
为了克服传统固定电压法和扰动法存在的缺陷,提出了基于三点最小二乘法的最大功率点跟踪方法。
2) least square collocation method
最小二乘配点法
1.
Virtual boundary element-least square collocation method for three dimensional piezoelectric materials;
压电材料三维问题的虚边界元——最小二乘配点法
2.
This paper calculates the natural frequencies of circular cylindrical shell filled with liquid by least square collocation method(LSCM).
利用最小二乘配点法计算充液圆柱壳体的固有频率 ,结果与考题相符。
3.
Based on the fundamental equations of the plane magnetoelectroelastic solids and the basic idea of virtual boundary element method for elasticity, a virtual boundary element—least square collocation method (VBEM) for plane magnetoelectroelastic solids is presented.
从电磁弹性固体平面问题的基本方程出发,依据弹性力学虚边界元法的基本思想,利用电磁弹性固体平面问题的基本解,提出了电磁弹性固体平面问题的虚边界元——最小二乘配点法。
3) least squares collocation method
最小二乘配点法
1.
Then the bending problems of arbitrary trapezium plates and triangle plates are solved by least squares collocation method.
本文首先找到了两个满足板弯曲边界条件的挠度试函数，然后用最小二乘配点法求解了任意梯形、三角形薄板的弯曲问题，并给出了具体的算例。
4) least-square collocation method
最小二乘配点法
1.
skew plate is not only an-alyzed and calculated using double-B5 spline cardinal function as the trial function of theleast-square collocation method, but the internal supports and concentrated loading are alsohandled in this paper.
本文以斜交构造异性斜板的弯曲理论为依据,由B样条的性质构造了一组双5次样条基函数,把它作为最小二乘配点法的试函数,分析和计算了斜板的弯曲问题。
5) three-stage least squares
三阶段最小二乘法
1.
With the help of three-stage least squares we conduct empirical analysis of the panel data.
为了研究公共投资、腐败和经济增长及其相互依赖的关系,我们构建了由关于经济增长、公共投资、腐败和私人投资四个方程组成的方程组,并利用三阶段最小二乘法实证分析了观测的面板数据。
6) three-stage least square method
三级最小二乘方法
补充资料：非线性最小二乘法
以误差的平方和最小为准则来估计非线性静态模型参数的一种参数估计方法。设非线性系统的模型为
y＝f(x，θ)
式中y是系统的输出，x是输入，θ是参数（它们可以是向量）。这里的非线性是指对参数θ的非线性模型，不包括输入输出变量随时间的变化关系。在估计参数时模型的形式f是已知的，经过N次实验取得数据(x1,y1),(x2,y1)，...,(xn，yn)。估计参数的准则（或称目标函数）选为模型的误差平方和
非线性最小二乘法就是求使Q达到极小的参数估计值孌。
由于 f的非线性，所以不能象线性最小二乘法那样用求多元函数极值的办法来得到参数估计值，而需要采用复杂的优化算法来求解。常用的算法有两类，一类是搜索算法，另一类是迭代算法。
搜索算法的思路是：按一定的规则选择若干组参数值，分别计算它们的目标函数值并比较大小；选出使目标函数值最小的参数值，同时舍弃其他的参数值；然后按规则补充新的参数值，再与原来留下的参数值进行比较，选出使目标函数达到最小的参数值。如此继续进行，直到选不出更好的参数值为止。以不同的规则选择参数值，即可构成不同的搜索算法。常用的方法有单纯形搜索法、复合形搜索法、随机搜索法等。
迭代算法是从参数的某一初始猜测值θ(0)出发，然后产生一系列的参数点θ(1)、θ(2)...，如果这个参数序列收敛到使目标函数极小的参数点孌，那么对充分大的N就可用θ(N) 作为孌。迭代算法的一般步骤是：
① 给出初始猜测值θ(0)，并置迭代步数i＝1。
② 确定一个向量v(i)作为第i步的迭代方向。
③ 用寻优的方法决定一个标量步长ρ(i)，使得 Q(θ(i))＜Q(θ(i))，其中θ(i)＝θi-1+ρ(i)v(i)。
④ 检查停机规则是否满足，如果不满足,则将i加1再从②开始重复；如果满足，则取θ(i)为孌。
典型的迭代算法有牛顿－拉夫森法、高斯迭代算法、麦夸特算法、变尺度法等。
非线性最小二乘法除可直接用于估计静态非线性模型的参数外，在时间序列建模、连续动态模型的参数估计中，也往往遇到求解非线性最小二乘问题。
y＝f(x，θ)
式中y是系统的输出，x是输入，θ是参数（它们可以是向量）。这里的非线性是指对参数θ的非线性模型，不包括输入输出变量随时间的变化关系。在估计参数时模型的形式f是已知的，经过N次实验取得数据(x1,y1),(x2,y1)，...,(xn，yn)。估计参数的准则（或称目标函数）选为模型的误差平方和
非线性最小二乘法就是求使Q达到极小的参数估计值孌。
由于 f的非线性，所以不能象线性最小二乘法那样用求多元函数极值的办法来得到参数估计值，而需要采用复杂的优化算法来求解。常用的算法有两类，一类是搜索算法，另一类是迭代算法。
搜索算法的思路是：按一定的规则选择若干组参数值，分别计算它们的目标函数值并比较大小；选出使目标函数值最小的参数值，同时舍弃其他的参数值；然后按规则补充新的参数值，再与原来留下的参数值进行比较，选出使目标函数达到最小的参数值。如此继续进行，直到选不出更好的参数值为止。以不同的规则选择参数值，即可构成不同的搜索算法。常用的方法有单纯形搜索法、复合形搜索法、随机搜索法等。
迭代算法是从参数的某一初始猜测值θ(0)出发，然后产生一系列的参数点θ(1)、θ(2)...，如果这个参数序列收敛到使目标函数极小的参数点孌，那么对充分大的N就可用θ(N) 作为孌。迭代算法的一般步骤是：
① 给出初始猜测值θ(0)，并置迭代步数i＝1。
② 确定一个向量v(i)作为第i步的迭代方向。
③ 用寻优的方法决定一个标量步长ρ(i)，使得 Q(θ(i))＜Q(θ(i))，其中θ(i)＝θi-1+ρ(i)v(i)。
④ 检查停机规则是否满足，如果不满足,则将i加1再从②开始重复；如果满足，则取θ(i)为孌。
典型的迭代算法有牛顿－拉夫森法、高斯迭代算法、麦夸特算法、变尺度法等。
非线性最小二乘法除可直接用于估计静态非线性模型的参数外，在时间序列建模、连续动态模型的参数估计中，也往往遇到求解非线性最小二乘问题。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条