非线性最小二乘参数平差迭代算法

在非线性最小二乘问题现有的3类主要算法高斯-牛顿法、阻尼最小二乘法和最小二乘的拟牛顿法的基础上，引入了综合性能更优的非线性规划的SQPM(序列二次规划法)算法，并且为进一步提高SQPM算法迭代的收敛性，对其步长策略进行了改进。改进的SQPM算法成为无需精确计算参数概略值的非线性最小二乘参数平差的实用和有效算法。     

非线性最小二乘参数平差迭代算法

在非线性最小二乘问题现有的3类主要算法－－高斯－牛顿法、阻尼最小二乘法和最小二乘的拟牛顿法的基础上，引入了综合性能更优的非线性规划的SQPM（序列二次规划法）算法，并且为进一步提高SQPM算法迭代的收敛性，对其步长策略进行了改进。改进的SQPM算法成为无需精确计算参数概略值的非线性最小二乘参数平差的实用和有效算法。     

测距定位方程非线性平差的封闭牛顿迭代公式

测距方程;非线性强度;最小二乘;高斯-牛顿法;牛顿法;病态方程     

一个非线性最小二乘混合算法及其在多源多维多类型测量数据联合非线性处理中的应用

建立了一个多源、多类型观测量联合处理的数学模型,针对该模型,结合非线性最小二乘的两种常用算法———修正的高斯—牛顿法与阻尼最小二乘法,建立了一个非线性最小二乘的混合算法,该算法不仅具有全局收敛性,而且在一定条件下局部二次收敛。通过算例验证了算法的有效性。     

非线性最小二乘问题的不适定性及算法研究

非线性模型广泛存在于测量平差、变形监测及路面模量反算领域中。诸如导线测量中以待定点坐标为未知参数的角度观测方程和边长观测方程,它们都是待定点坐标的非线性函数;GPS伪距测量中,卫星至测站的几何距离的观测方程是测站点待定坐标的非线性函数;路基沉降变形分析与预测模型中,沉降量是关于时间的非线     

一个广义非线性最小二乘迭代算法及其在多维多时态多精度数据处理中的应用

本文针对当今各国高层领导和科学家十分关注并大力倡导的“数字地球”、“数字国家”、“数字城市”、“数字矿山”等科学工程构建中遇到的大量的多源、多维、多类型、多时态、多精度并具有非线性特征的数据处理,针对数据测量采用多种观测手段采集多源、多维、多类型、多时态、多精度数据,数据处理的函数模型中不仅仅含有非随机参数,而且含有随机参数,其随机参数又常常为动态的等特点,建立了广义非线性动态最小二乘数据处理模型。针对该模型规模大、维数高的特点,借鉴多变量函数寻优的“变量轮换法”或“因素交替法”的思想、结合BFGS算法,建立了一交替寻优的解算方法,该算法将大规模的优化问题分解为两个较低规模的优化问题进行解算,降低了问题的规模,减少了计算量。     

非线性最小二乘估计的蚁群单纯形混合算法

基于对单纯形算法和蚁群算法的分析,提出了非线性最小二乘估计的蚁群单纯形混合算法,并用实例证实了该算法既具有单纯形算法收敛较快的优点,又能以较大概率得到全局最优。     

非线性最小二乘平差迭代解法的收敛性

本文讨论了非线性最小二乘平差中高斯-牛顿法和阻尼最小二乘法迭代程序的收敛性问题,找出了影响收敛的因素,给出了估算迭代程序收敛性的方法。     

总体最小二乘的迭代解法

针对总体最小二乘解算问题,应用测量平差中的间接平差原理推导了总体最小二乘的迭代逼近解算公式,通过与奇异值分解法进行比较,得出两种解算方法具有等价性。实验数据分析验证了算法的有效性。     

快速同伦算法在非线性最小二乘平差中的应用

针对线性化近似法模型误差大,牛顿迭代法和高斯-牛顿法局部收敛等不足,而同伦算法在非线性数据处理方面有独到优势。通过对同伦路径跟踪过程中牛顿迭代终止判据和步长控制策略进行了改进,得到了一种快速、稳定的同伦路径跟踪算法。     

非线性整体最小平差迭代算法

整体最小二乘法不仅考虑观测向量的误差而且还考虑系数矩阵的误差,平差理论相对更为严密。在研究经典整体最小二乘法的基础之上,对系数矩阵元素是表达式或函数情况的非线性整体最小二乘模型进行了描述,用拉格朗日极值条件式推导了基于牛顿型解法的非线性整体最小二乘平差计算公式,并设计了一种对应的迭代算法。最后设计了两组模拟试验分析在观测向量和系数矩阵的输入向量等精度观测和非等精度观测两种情况下参数和验后方差的估计特点。试验结果表明,非线性整体最小二乘平差法获得的参数估计值比最小二乘平差法获得的估计结果更接近参数的实际值,方差分量(或中误差)估计结果也更接近先验值,本文给出的迭代算法是有效的。     

用差商代替导数的非线性最小二乘估计

针对不同类型观测值的非线性最小二乘平差,介绍一种不使用导数的解析方法。在这种解算中,由于只使用函数值,避免了二阶和二阶偏导数的计算,使原本复杂的计算得以简化。实例验证了本方法的有效性和可靠性。     

最小二乘解的一种直接算法

提出一种最小二乘解的直接算法,它无需组成和解算法方程就可以求得同样的L和X。     

GPS非线性数据处理的同伦最小二乘模型

基于非线性同伦思想 ,提出了非线性最小二乘同伦方法 ,并推导出相应的GPS同伦非线性模型和算法。算例表明 ,对于精度较差的初始值 ,采用同伦非线性GPS伪距定位模型较线性最小二乘求解精度要好。     

稳健估计的一种改进迭代算法

当观测值不含粗差、观测误差服从零均值分布时,最小二乘算法是最优无偏估计。若观测值包含粗差,由于最小二乘不具备抗差性,往往采用以M估计为代表的稳健估计方法,选权迭代算法是应用最为广泛的稳健估计方法之一。目前,选权迭代算法的每一步都需要对模型的稳健正交矩阵求逆,其运算复杂度是矩阵维数的三次方,在未知参数或粗差个数较多的情况下,计算量大、计算时间长。本文基于矩阵逆的运算法则,对现有选权迭代算法进行了改进,改进的选权迭代算法在迭代计算过程中仅需计算更新权阵后的解的改正项,不需要对正交矩阵求逆,显著提高了算法的效率。     

从黎曼流形的观点看非线性最小二乘平差

本文从黎曼流形的观点出发研究了非线性最小二乘平差,并以张量作为工具导出了非线性最小二乘中的一些公式。