导读:本文包含了多尺度动态主元分析论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:交通运输工程,多尺度主元分析,故障诊断,数据修复
多尺度动态主元分析论文文献综述
陆百川,郭桂林,肖汶谦,张海,张凯[1]（2016）在《基于多尺度主元分析法的动态交通数据故障诊断与修复》一文中研究指出针对动态交通数据的故障问题,提出了一种改进的多尺度主元分析(MSPCA)方法及数据修复模型。利用小波包多尺度分解将每个变量一次分解成逼近系数和多个尺度的细节系数,并在各个尺度矩阵建立相应的主元分析模型。以模型统计量控制限为阈值,对小波系数重构得到综合主元分析模型,并将故障数据分离出来。利用数据修复模型以及根据时间相关性和空间相关性计算出各组数据的相关系数,并估算出故障数据的真实值。最后给出了各种仿真结果。(本文来源于《重庆交通大学学报(自然科学版)》期刊2016年01期）
李磊,朱建宁,侍洪波[2]（2008）在《基于多尺度动态核主元分析的化工过程故障检测》一文中研究指出针对化工过程数据的多尺度性和非线性特性,提出一种多尺度动态核主元分析方法。使用小波变换分析数据的多尺度特性,借助核函数来解决非线性映射问题,同时解决了噪声和干扰造成的各变量数据具有时间序列动态性问题。在此基础上,提出一种基于矩阵相似度量的核函数参数选优方法。将上述方法应用于TE模型的故障检测过程中,仿真结果表明,该方法提高了过程性能监视和故障检测的准确性,优于线性主元分析法的检测效果。(本文来源于《化工自动化及仪表》期刊2008年04期）
多尺度动态主元分析论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对化工过程数据的多尺度性和非线性特性,提出一种多尺度动态核主元分析方法。使用小波变换分析数据的多尺度特性,借助核函数来解决非线性映射问题,同时解决了噪声和干扰造成的各变量数据具有时间序列动态性问题。在此基础上,提出一种基于矩阵相似度量的核函数参数选优方法。将上述方法应用于TE模型的故障检测过程中,仿真结果表明,该方法提高了过程性能监视和故障检测的准确性,优于线性主元分析法的检测效果。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
多尺度动态主元分析论文参考文献
[1].陆百川,郭桂林,肖汶谦,张海,张凯.基于多尺度主元分析法的动态交通数据故障诊断与修复[J].重庆交通大学学报(自然科学版).2016
[2].李磊,朱建宁,侍洪波.基于多尺度动态核主元分析的化工过程故障检测[J].化工自动化及仪表.2008