针对标准无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman filter, UKF) 算法本身存在着因状态误差协方差矩阵无法实现Cholesky分解而导致滤波发散的隐患，以及在电池状态估计过程中由离线标定的电池等效模型参数而造成的累积误差的问题，本文发展了一种平方根无迹卡尔曼滤波(Square-root unscented Kalman filter, SR-UKF)算法，并设计了一种电池状态联合估计策略。首先快速SR-UKF算法通过对观测方程进行准线性化处理，降低了每次无迹变换时的计算开销；然后在迭代过程中，用状态误差协方差矩阵的平方根代替状态误差协方差矩阵，该平方根是由QR分解与 Cholesky因子的一阶更新得到，解决了UKF 算法迭代过程中可能由计算累积误差引起状态误差协方差矩阵负定而导致滤波结果发散的问题，保证了电池荷电状态(State of charge，SOC)在线滚动估计的数值稳定性；最后采用联合估计策略，对电池等效模型参数进行实时辨识，保证了电池等效模型的准确性与有效性，从而提高了电池SOC的估计精度。仿真对比结果验证了快速SR-UKF算法以及电池状态联合估计策略的可行性与鲁棒性

第三单元期望的区间估计 一、学习目标 通过本课学习,弄明白区间估计的意义会求总体参数从的区间估计 二、内容讲解 1.区间估计的概念 对于总体的未知参数θ,不仅需要估计它的值,有时还要按给定的可靠程度 (置信度)估计它的误差范围

1 最小二乘估计 / 3 2 极大似然估计 / 6 3 极大验后估计 / 8 4 最小方差估计 / 11 5 融合估计 / 15

本章将详细论述对数极大似然估计对象，说明其一般特征。并给出了一些可以使用该方法的具体的例子。 §8.1.1 极大似然估计的基本原理 §8.1.2 EViews极大似然对象概述 §8.1.3 似然说明 §8.1.4 极大似然估计量的计算方法 §8.1.5 估计 §8.1.6 LogL视图 §8.1.7 LogL过程 §8.1.8 问题解答 §8.1.9 限制

第三节 建设项目投资估算 一、估算作用 二、投资估算的阶段划分与精度要求 三、投资估算的内容 四、投资估算依据、要求与步骤 第四节 财务基础数据测算

 软件工作量估算的特点  软件工作量估算困难的原因  估算的基本方法  功能点方法和COCOMO模型  估算技巧  过于乐观的估计  有原则的谈判

一、点估计 二、矩估计 三、最大似然估计 四、估计量的评选标准 五、区间估计 六、均值的估计 七、方差的估计

一、教学目的要求 1.了解参数估计的估计值、估计量。 2掌握矩估计法、最大似然估计法的原理及定义。 3理解顺序统计量法的定义。 二、教学方法 讲授法:讲解参数估计的估计值、估计量等概念、矩估计法、最大似然估计定义、顺序统计量法的定义

1. 了解软件过程的概念、软件过程框架和软件过程模型。 2. 了解软件项目管理的过程。 3. 了解软件度量的种类，面向规模和面向功能的度量以及质量度量的种类。 4. 掌握 LOC 估算和 FP 估算的方法，分解技术和工作量估算方法。 5. 了解软件成本估算的概念，掌握 COCOMO 成本估算方法。 6. 了解软件成本―效益估计方法。 7. 了解风险分析的步骤，风险的种类、风险项目和风险构成。 8. 了解软件进度安排方法及图形工具。 9. 了解软件项目划分的方式，项目组织的模式，人员配备的原则和条件

在分析已有的热力学数据基础上,建立了估算二元金属间化合物比热容的双参数模型.用此模型可以估算由简单金属形成的二元金属间化合物的比热容,涉及Fe、Si、Nb、Ti、Cu、Co和Mg等多个体系.估算了132个已知金属间化合物AlCa、AlCo、CrNi、FeTi、FeSi、FeNb和MoSi等的比热容,平均误差为2.74J·mol-1·K-1,标准差为3.84J·mol-1·K-1.用双参数模型估算的比热容精度高,其估算误差小于离子束缚模型