对F-J方法中采样算法的改进 |
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作者姓名: | 张彦栋 陈建忠 赵中飞 |
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作者单位: | 武汉大学测绘学院,湖北武汉,430079;武汉大学测绘学院,湖北武汉,430079;山东省国土测绘院,山东济南,250102;山东省国土测绘院,山东济南,250102 |
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摘 要: | 介绍了基于贝叶斯理论的线性-非线性模型的反演方法(F-J方法),在理论上可以求出模型参数的概率分布,可以通过马尔可夫链蒙特卡洛(Markov chain Monte Carlo, MCMC)采样估计参数值及其精度。为了评估F-J方法反演效果,给出了线性-非线性模型的最小二乘方法以及假设检验步骤。针对MCMC采样算法中参数的随机游走步长会影响最佳采样数量的问题,对采样算法作了改进,模拟数据算例表明,改进的采样算法基本消除了部分参数游走步长选取不合适对确定采样次数的影响,解决了随机游走采样难以确定最佳采样点数量的问题。
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关 键 词: | 线性-非线性模型 贝叶斯理论 马尔可夫链蒙特卡洛 迭代最小二乘 假设检验 改进采样算法 |
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