1) LSLP
最小均方线性规划法
2) optimum linear plan method
最优线性规划法
1.
The paper enquires into the applicability of the optimum linear plan method to masterplan for land utilization.
探讨最优线性规划法对土地利用总体规划的适用性。
3) linear programming
线性规划方法
1.
Under the norm of the minimizing the average relative error criterion or minimizing the largest relative error criterion,this paper points out that the improved Verhulst model parameter problem can be transformed to linear programming,that is,the parameters of the improving Verhulst model can be calculated by a linear programming method.
本文主要在平均相对误差达到最小准则或最大相对误差达到最小准则下,阐明了Verhulst模型中参数估计问题可转化为线性规划问题,可以利用线性规划方法估计Verhulst模型中的参数。
5) Nonlinear Least Squares Optimization
非线性最小二乘规划
6) LMMSE
线性最小均方误差
1.
Simulations show that the new method is better than linear minimum mean square error(LMMSE) and least square(LS) and the operation of the new method is the most simple.
仿真表明,在多径信道下新的估计方法性能优于最小二乘估计和线性最小均方误差估计,并且计算量最小。
2.
In order to reduce the equalization delay induced by iteration, two parallel methods were proposed respectively based on maximum a-posteriori probability (MAP) and linear minimum mean-squared error (LMMSE) equalization algo-rithm in Turbo equalization.
为了解决在Turbo均衡中由迭代引起的均衡延迟问题,两种分别对应于最大后验概率(MAP)和线性最小均方误差(LMMSE)均衡算法的并行均衡方案被提出。
3.
Simulations show that the bit error rate(BER) of this new algorithm is much better than Least Square(LS) algorithm,approximate to linear minimum mean square error(LMMSE) algorithm,but its complexity is less than LMMSE al.
仿真结果表明,在瑞利衰落信道下新估计方法的误比特性能优于最小二乘估计,与线性最小均方误差估计性能相似,但计算量远小于线性最小均方误差估计。
补充资料：线性规划法
线性规划法
【线性规划法】有关资产管理的一个更加复杂的方法是借助于计算机，建立数理模型，应用统计技术进行分析，分析资产负债表和损益表各组成部分间的复杂关系，以便更准确地制定业务经营战略。许多银行采用复杂的数学规划法，其中应用最广的方法是线性规划法。线性规划是选择某一变量目标的数学程序，或是使目标的功能在一组限制条件下实现最大化(或最小化)的工具。 线性规划法的特点是首先要确定管理目标，其次要求明确各种变化因素之间的相互关系，分清哪些是可控制因素，哪些是不可控制因素。最后还要求搞清管理的约束条件，如法定存款准备金等。它力图回答三点内容:问题是什么?有什么解决办法?哪一种最好? 线性规划是显示各决定因素之间关系的数学模型。人们运用各种不同的计算模型来决定可以被决策者控制的最佳因素组合。人们已经设计出复杂的标准计算机程序。然而，为了翻译和评估这些分析结果，银行管理者必须熟知可以用线性规划法解决的问题类型，以及这一程序有关经济发展和银行活动的条件。 线性规划模型的特点是决策者提出一个目标函数，以及一系列的制约条件。因为线性函数只有一个最优解，所以制约条件中必然有些能精确地得到满足，而另一些则只能近似地满足。 每个线性规划模型都是围绕一个目标的最优解而建立起来。这一目标必须是连续的，并且必须能用线性方程表示。最优解可以解释为最低成本或最大利润。如果目标是获取最大利润，一个银行的管理者自然是对可带来利润的投资贷款的组合感兴趣。一个简单的例子可以辩明这一观点。如果一个银行面临的多重选择是短期国债、AAA级公司债、消费信贷、商业信贷以及长期贷款，它们的净收益率(已扣除这些资产的管理费用)分别是5.5%、6%、7 .5%、9肠和10.5%，我们便得到如下的假设等式: P十.055X，十.肠XZ+.ms戈+09凡+.105兀 这里的P代表利润，X代表各种可选择类型的贷款额或投资额，在这个例子中，目标函数P是最大值即最大利润。如果不考虑风险性或流动性因素，那么把所有可运用的资金用于长期贷款上(凡)，将获得最大收益仁ro.5%)。但显然这是不可能的，因为银行客户需要有各种服务，无论在惯例上，风险程度_L，还是政府规定上，都是禁止银行如此高度集中地使用资金的。 线性规划模型的另一个特性是制约条件，它们以法律和常规为基础。有些需要在管理止作出判断，另一些，例如准备金要求，则是具有明确具体的规定。另外，有些条件如准备金，可以很容易地加以控制，因为它是在各类存款中提出的一定资金比例的总和。而另一些，诸如抵押贷款和其他贷款的资金保证，则不能很准确地预测或估计出来。
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参考词条