半参数测量平差模型与系统误差处理

考虑半参数测量模型L=Bx+S+Δ,x$Rd为未知回归参数,S为未知Borel函数。本文首先利用自然样条函数法,找到符合条件的非参数自然插值样条函数。其次利用偏残差法并综合最小二乘法,导出了这种平差方法的解算公式。最后,用一个算例说明了此方法的优越性。     

半参数平差模型参数的两步估计

考虑半参数平差模型L=Bx+S+Δ,xεRd,S为未知回归参数,为未知Borel函数。本文首先利用自然样条函数法,找到符合条件的非参数自然样条插值函数。其次利用偏残差法并综合最小二乘法,导出了参数和非参数的解算公式,讨论了窗宽参数的选取方法。在本文的最后,将这种估计方法应用到重力场的计算中,说明了利用半参数平差模型估计参数的有效性。     

半参数测量平差模型参数的二阶段估计

本文首先利用自然样条函数法,找到符合条件的非参数自然插值样条函数。其次利用核函数并综合最小二乘法建立了参数x和S非参数的估计量x、S,讨论了窗宽参数h的选取方法。最后,用一个模拟的平差算例从估值的稳定性、均方差等方面与最小二乘法进行了比较,结果说明,半参数测量模型能更接近于真实情况。     

自然样条半参数模型与系统误差估计

采用自然样条逼近的数据处理方法 ,探讨了自然样条半参数回归分析方法。在补偿最小二乘的原则下 ,利用三次样条函数构造补偿项 ,通过广义交叉核实函数自动选取光滑参数。自编程序进行计算 ,得到了回归参数向量和样条函数的补偿最小二乘估计。模拟计算表明 ,该方法适合于回归函数模型误差与测量系统误差的估计     

附参数的条件平差与按行独立的加权最小二乘法估计的一致性研究

测量平差问题多以间接平差模型为基础,间接平差是以观测值表达为参数的显函数为前提,而现代测量技术中,函数模型多表现为参数和观测值的隐函数,线性化后应为附参数的条件平差模型。本文介绍了附参数条件平差模型和加权总体最小二乘估计之间在解决这类问题的原理以及精度估计方法,证明二者估计结果是一致的,旨在揭示TLS方法与经典平差方法的关系,推广总体最小二乘及其扩展方法在现代测量数据处理中的应用。     

自然样条非参数回归模型及模拟分析

采用自然样条逼近的数据处理方法,探讨自然样条非参数回归分析方法.在补偿最小二乘的原则下,利用三次样条函数构 造补偿项,通过广义交叉核实函数自动选取光滑参数.采用自编程序进行计算,得到非参数回归函数的补偿最小二乘估计.模拟计算表明,该方法优于经典的LS估计.因此可以用于曲线拟合或测量系统误差的估计.     

不确定性平差模型的平差准则与解算方法

在测量数据的获取过程中,经常存在着不确定性,它们影响着参数估计的可靠性。本文通过把不确定度作为参数融入函数模型,建立了不确定性平差模型。依据残差中不确定性传播规律,确定了残差最大不确定度达到最小的平差准则,利用迭代算法得到了不确定性平差模型的解算方法。通过实例分析了最小二乘平差、整体最小二乘平差和不确定性平差准则下最优解的不同特点,从另一个角度探讨了不确定性观测数据处理方法,推广了现有的误差理论。     

正规化矩阵正定时半参数估计量的统计性质

利用补偿最小二乘原理构造加权惩罚平方和,得到半参数模型中正规化矩阵正定时参数和半参数的估计量.从偶然误差的统计特征出发,详细讨论这种平差方法得到的参数估值的一些统计性质,并对半参数平差与最小二乘法的参数估计值进行比较.理论分析表明,通过选取合适的平滑参数,半参数平差方法优于最小二乘法.另外从数理统计的角度对平滑参数的选取进行分析,得到平滑参数的取值范围,也给出了平滑参数对模型精度的影响.     

等价权原理──参数平差模型的抗差最小二乘解

等价权原理──参数平差模型的抗差最小二乘解杨元喜抗差Ｍ估计是使用最广泛，计算较简明的抗差估计法。本讲基于多维Ｍ估计原理建立参数平差模型的抗差解。采用等价权思想将非线性抗差解式转变为人们熟悉的最小二乘解形式。一、多维影响函数考虑未知参数为，观测值的模型...     

带有不确定性的观测数据平差解算方法$

通过把不确定度作为参数融入到函数模型,建立了不确定性平差模型。依据残差中不确定性传播规律,确定了残差最大不确定度达到最小的平差准则,利用迭代算法得到了不确定性平差模型的解算方法。通过实例分析了最小二乘平差、整体最小二乘平差和不确定性平差准则下最优解的不同特点。     

最小二乘配置模型的参数估计

利用罚最小二乘原理构造加权惩罚平方和,导出了最小二乘配置模型中正规化矩阵正定时参数平差的计算方法,用直接法得到了参数和信号的估计量,给出了相应的公式.通过选取合适的平滑因子,能使残差的分布更接近其真实分布,提出了回归系数的检验方法,用实例说明了其有效性.     

一种选取补偿最小二乘正则化参数的改进方法

为了改进半参数模型补偿最小二乘估计中的正则化参数选取方法,该文设计了3种方案:L-曲线法、虚拟观测法以及该文提出的改进方法以比较正则化参数的优劣。模拟算例表明,该文提出的改进方法可以有效评价正则化参数,得到的参数估值精度更高,是一种较为有效的选取补偿最小二乘最佳正则化参数的方法。     

广义平差的概括模型

提出了广义平差的概括模型———附有条件的最小二乘配置模型。该概括模型不仅包括滤波和推估模型 ,扩充了原有的最小二乘配置模型 ,而且经典平差模型都是它的特例。     

补偿最小二乘估计在重力测量中的应用

在测量数据处理中,系统误差总是作为有害成分设法予以消除或补偿,但随着测绘科技的进一步发展,也有一些研究者将系统误差或非参数信号看作非随机变量,利用补偿最小二乘等方法,提取系统误差,从而对它有更多地了解,以满足高精度测量的需要。而本文在系统误差为随机变量的情况下,利用补偿最小二乘法研究半参数模型。得到了参数及非参数的估计;接着,讨论了估计量的若干统计特性;最后,用补偿最小二乘法研究重力测量中的重力异常问题,得到了重力异常的估计值,相同于用最小二乘配置法所得的结果,从而说明本文方法的有效性。     

三原则整体最小二乘用于平面自由网平差计算

文中在平面网平差中应用整体最小二乘理念.在最小二乘模型中,为了消除观测方程系数误差和未知参数系统误差,加入系数改正数和参数改正数,并提出三原则整体最小二乘模型.研究平差两大步骤,用最小二乘多次改用"参考点组"而选出w个稳定点;用最小二乘多次改用"近似坐标"而消除系数误差和参数系统误差.三原则整体最小二乘适用于平面自由网...     

半参数模型的累积估计

文献 [1]用累积法研究了线性回归模型 ,得到了与最小二乘法相当的效果。本文将运用此法研究半参数模型得到了参数 β及非参数s (ti)的估计量 ;而后模拟一个例子 ,说明了此法的有效性。运用累积法不仅能得到与补偿最小二乘法相当的效果 ,而且弥补了补偿最小二乘法的一些不足。若该法与补偿最小二乘法结合在一起使用 ,将会得到较理想的结果。     

补偿最小二乘估计在确定高程异常中的应用

针对常规最小二乘拟合求解高程异常存在的模型误差,本文提出将模型误差看作非参数信号采用补偿最小二乘法来处理,讨论了正则化矩阵R和平滑参数α的选取对拟合结果的影响,在对各种求解光滑参数深入研究的基础上,提出了一种Xu(α)函数法,并对一个测区的GPS水准数据进行解算,结果表明,利用补偿最小二乘模型求解高程异常优于最小二乘法。     

Generalized penalized least squares and its statistical characteristics

IntroductionThe semiparametric models is composed of lin-ear parametric model and nonparameter (or non-parametric signal) ,so the model does not haveonly one solution on the least squares conditionVTPV=min,the normal equations is singular[1].In order to g…