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一种选权迭代法的半参数回归模型在滑坡预测中的应用

传统抗差估计中的选权迭代法无法探测到模型的系统误差，而基于补偿最小二乘原理的半参数模型可以较好地分离出系统误差。通过建立选权迭代法的半参数回归模型，利用时间序列法、L曲线法分别确定模型中的正则化矩阵及平滑因子，并利用选权迭代法重新定权，同时降低了观测粗差和系统误差对参数估值的影响。通过仿真算例，并以重庆奉节县大坪滑坡实测数据为例，验证了选权迭代法的半参数回归方法应用到三峡库区滑坡预测的有效性和优越性。     

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附合网平差的基准与起始数据误差的影响

讨论在通用误差方程的基础上，已知数据用基准方程来给予体现，用秩亏平差的方式，解决独立网平差、特别是附合网平差的问题。用算例证明，基准方程平差附合网将达到传统附合网平差的目的且在某些方面优于传统平差。同时对起算数据误差的处理方式进行了探讨。     

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半参数回归与平差模型

从数据处理几种回归模型出发，对参数、非参数、半参数回归模型进行了讨论，指出了它们的适用前提条件。论证了半参数回归模型的最小二乘核估计与附加系统参数平差、补偿最小二乘准则与最小二乘配置之间的联系与区别，阐述了半参数回归估计在测量平差中的应用前景。     

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改进的最优非负变权组合模型及其应用

根据GM(1,1) 、BP神经网络、卡尔曼滤波的特点,建立以灰色关联度最大为准则的最优非负变权组合预测模型,在一定程度上抑制了误差“放大”的效应。与以误差平方和最小为准则的变权组合模型、各最优加权组合模型、各单一模型进行对比分析,结果表明,本文模型预测精度最高。     

基于改进的向后-向前选择法粗差定位与估值算法

对传统的向后-向前选择法粗差定位方法进行改进，即在原有基础上加入对平差模型的整体检验，计算统计量的相关系数，通过对偏相关系数的检验来定位统计量相关的粗差观测值。通过模拟粗差算例证明，该算法能够准确定位多维粗差，有效改善粗差定位转移的现象，且粗差估值结果比较可靠。     

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