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以模糊理论为基础,用模糊数集来描述未知参数向量中的模糊先验信息,将其以约束条件的形式纳入数学模型。给出带有模糊先验信息的平差模型,并基于正态模糊数建立新的平差准则,提出一种带有模糊先验信息的平差新算法。实例验证,新方法可以较好地解决测量平差中法方程病态问题。未知参数的误差分析显示,新方法解算病态方程优于最小二乘估计、截断奇异值法以及岭估计。 相似文献
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针对带不确定性的平差算法(least-square with uncertainty,ULS)中不确定度的选择问题,提出类L曲线法,并在位错模型中进行实验,解算位错参数。通过与LS和TLS的解算结果进行比较发现,ULS的解具有更高的精度,最高优于LS和TLS近60%。 相似文献
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基于积极集思想,利用子空间截断牛顿法提出参数带区间约束的平差问题算法。由于新算法可以迅速改变积极约束集的构成,其效率比不等式约束平差算法更高,并且可以对参数估计的精度进行评定。通过测边网算例说明,新算法能有效地降低模型的不适定性,保持参数的统计、几何或物理意义。 相似文献
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在整数解的搜索过程中,对传统的分枝定界算法进行了改进,给出了如何沿最快下降的方向寻找下一分枝的算法,从而减少了分枝定界算法的分枝数,得到了一个可以用于解算混合整数平差模型的最小二乘估计方法。数值试验结果表明,所给算法大大改进了传统的分枝定界算法,并有广泛的适用性。 相似文献
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正则化的奇异值分解参数构造法 总被引:1,自引:1,他引:0
Tikhonov正则化法引入正则化参数和稳定泛函来改善矩阵的病态性。稳定泛函表示为参数的二范约束时,正则化矩阵为单位阵的正则化法即为岭估计法。通过对岭估计的方差与偏差进行分析可知,岭估计改善矩阵病态性的同时也过度地引入了偏差,降低了解的可靠性,对较大奇异值的修正不能有效地减小估计的方差,却引入了偏差,而对较小奇异值的修正可有效地减小估计的方差。因此,选择较小奇异值特征向量构造正则化矩阵,调节各奇异值的修正,可有效减小参数估计的方差,减少偏差的引入,得到更为可靠的参数估计。通过试验证明了该方法的有效性。 相似文献
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观测数据中常包含统计信息未知的不确定性,可能导致所建立的函数模型产生病态,影响参数估计的准确性和可靠性。文中研究GPS高程拟合模型的不确定性,将系数矩阵进行分块,对含有不确定性的区块加以限制,并将不确定度融入函数模型,利用min-max准则,运用带部分不确定性的平差算法(PULS,Least-Squares with Part of Uncertainty)解算拟合参数。实验中选取均匀分布的模拟点坐标及其高程异常值,分别运用最小二乘(LeastSquares,LS)、总体最小二乘(Total Least-Squares,TLS)以及PULS对拟合参数进行解算,结果表明,PULS得到的拟合参数精度高于LS和TLS,说明PULS在GPS高程拟合中应用的有效性。 相似文献
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