部分最小二乘平差的快速多维粗差定位定值法

根据部分最小二乘平差原理把观测值按照是否含有粗差分成两组,对含有粗差和不含粗差组分别实施最小二乘平差,从而实现粗差的定位定值。针对原部分最小二乘平差法在分组时速度慢、效率低的缺点,利用观测值改正数的特点,改进了分组方法,从而加快了分组速度,提高了粗差探测效率。     

基于部分最小二乘岭估计的粗差定值定位

在利用部分最小二乘原理进行粗差定值定位时,模型的法方程矩阵可能存在病态性,使得到的粗差定值定位结果不可靠。文中针对观测数据包含多个粗差且法方程病态问题,利用岭估计处理病态问题,建立部分最小二乘岭估计的粗差定值定位方法,给出粗差搜索步骤,利用迭代算法实现多个粗差的定值和定位。通过模拟算例分析部分最小二乘法、部分最小二乘岭估计在粗差搜索方面的效果,从另一个角度探讨粗差处理方法,推广现有的误差理论,证明文中方法的有效性。     

整数最小二乘降相关平差在GPS动态定位中的应用研究

详细讨论了整数最小二乘法及其降相关平差（Least-squaresAmbiguity Decorrelation Ad-justment)方法的原理及其实际算法，实算证明，LAMBDA方法在进行模糊度搜索解算时，由于其充分顾及了模糊度的整数特性，并在此基础上对模糊度协方差阵进行了降相关处理，从而改善了模糊度的方差域，消除了模糊度广阔差得不连续性，加快了模糊度搜索的速度，提高了定位解的精度。     

顾及粗差的混合最小二乘平差实验分析

通过详细介绍总体最小二乘法以及其与经典最小二乘法的关系,引出综合了经典最小二乘法与总体最小二乘法的混合最小二乘平差法。为了研究混合最小二乘法的优劣,本文设计一套比较混合最小二乘法与经典最小二乘法的实验方案。通过实验结果可知,混合最小二乘法并非总优于经典最小二乘法,只有当系数阵误差比观测值误差大或略小时,混合最小二乘法才始终优于经典最小二乘法。     

总体最小二乘平差中粗差的可区分性

针对总体最小二乘中粗差的可区分性,在Partial-EIV模型加权总体最小二乘算法的基础上引入了两个备选假设下的可靠性理论,给出了分析总体最小二乘粗差可区分性的方法。通过直线拟合的算例分析,说明本文的方法是可行的,能够有效地分析总体最小二乘中粗差的可区分性,并发现采用总体最小二乘求解直线拟合时,存在粗差不可区分的情况,也就意味着粗差是不可定位的。对于其它计算模型也可能存在粗差不可区分的情况,须加以注意。     

动态平差概括模型及形变与粗差的定位定值方法

本文首先建立了包括常规动态平差模型和静态平差模型的动态平差概括函数模型,推导了该模型下的主要平差计算公式和精度评定公式,指出动态平差对静态分期平差有良好的概括性,并讨论了动态平差模型下形变与粗差的统计区分检验公式与方法。其次探讨了多维粗差定位定值的基础,指出粗差分析的基本依据是反映观测值真误差之间线性函数关系的条件方程,而不是最小二乘平差后的残差向量V。提出了多维粗差的直接定位与定值法（LEGED法）和适合于各种最小二乘平差函数模型的多维粗差的统一定位与定值法（LEGU法）,指出LEGEU法的实质等价于LEGED法。算例表明,LEGED法和LEGEU法不仅能准确确定多个粗差的位置,而且能直接计算粗差的大小,且粗差估值与粗差真值之差属于随机误差的量级。然后探讨了粗差的定位定值特性,指出只有当粗差个数是与粗差的最小图相关数S满足k≤s－2时,才能确定粗差的位置和大小,说明了图相关粗差的不可区分性不会因为数据处理方法的不同而有所改变,提出了顾及粗差定位定值特性的粗差定位定值方法。最后论述了形变分析的实质,提出了比较完整的一般形变分析模型下形变与粗差同时定位定值的新方法。     

多维粗差的同时定位与定值

提出了多维粗差同时定位定值的方法（ＬＥＧＥ法），它不仅能确定ｋ个粗差的位置（ｋ≤ｒ－１，ｒ为多余观测数），而且可以同时求出这些粗差的大小，从而开辟了粗差定位定值的一条新途径。     

复数域总体最小二乘平差

在复数域最小二乘的基础上提出了复数域总体最小二乘平差方法,推导了复数域总体最小二乘和复数混合总体最小二乘的相关公式。通过算例比较分析了复数观测值的残差的模的平方和最小(平差准则1)下及残差的实部和虚部的平方和分别最小(平差准则2)下的复数最小二乘、复数观测值和系数矩阵的残差的模的平方和最小(平差准则3)下及残差的实部和虚部的平方和分别最小(平差准则4)下的复数总体最小二乘方法的优劣。试验结果表明:平差准则1下复数最小二乘较平差准则2下得到的结果更加合理,平差准则3下复数总体最小二乘较平差准则4下得到的结果更为准确;当顾及系数矩阵误差时,平差准则3下复数总体最小二乘要优于平差准则1下复数最小二乘。     

季节性水准测量的最小二乘平差

在1988年10月－1989年9月一年内对双色列北部（海法港东北）的11个控制点的季节性垂直位移进行了研究。本文的目的在于用以色列北部的若干水准环作为例子，对各种水准测量平差方法，即传统的最小方差估计、自由网平差法和最小二乘配置法之间的数学等价性进行比较。结果表明，自由网平差法与最小二乘配置法（LSC）之间没有显著的区别。秀自由网平差法和条件平差法计算的水准点之间的高差相同，但高程不同。尽管LSC方法较为复杂和费时，但它验证了基岩上点的稳定性和高压极上点的垂直位移。因此，自由网平差法或LSC法都可用于精密水准测量的数据处理。     

非线性最小二乘估计的遗传算法

探讨了用遗传算法进行非线性模型参数估计的可能性,设计了非线性最小二乘估计的遗传算法,并用实例验证了该算法的有效性.通过比较该算法与其它算法的结果,得出了一些具有参考价值的结论.     

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。     

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.     

基于均值漂移模型的粗差定值定位

针对粗差定值定位问题,该文从观测值与其估值的解析关系出发,提出了一种基于均值漂移模型的粗差定值定位研究思路和方法。首先利用二次投影公式和帽子矩阵的性质,推导出了参数分量和粗差估计值的另一种估计表达式,讨论了相应估计量的统计性质。然后,根据不同情况,构造了粗差检验统计量,并给出了相应的粗差检验步骤。最后,用一组包含不同粗差的模拟算例验证了该文方法的有效性。从理论上丰富了粗差探测的方法,扩大了均值漂移模型的应用范围。     

线性模型的泛最小二乘法

本文首先针对线性模型提出了泛最小二乘法,在设计矩阵不加限制的情形下,得到了参数的泛最小二乘估计量。该方法既发扬了最小二乘法的优点,又克服了它的一些不足,它包含了常见的岭估计和最小二乘估计法;其次讨论了泛最小二乘法的理论依据;接着研究了泛最小二乘估计量的一些统计性质,并与最小二乘估计进行比较,在一定意义上前者优于后者;然后讨论了平衡参数的选取问题;最后,给出一个应用,说明了泛最小二乘法的有效性和可行性。     

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。     

参数有界约束下的最小二乘平差算法

文中基于测量不确定度理论,建立参数有界约束下的平差模型及其解算方法。顾及变形监测网特点,将该平差模型及算法应用到沉降监测网实例中,即利用已知先验信息,建立相应约束模型,求得有界条件下的参数最优估值。通过与经典最小二乘平差法比较,结果证明模型的有效性,估计的参数值控制在给定范围内且不"失真",其沉降量更接近实际情况。     

最小二乘支持向量机回归的卫星钟差非线性组合预报

针对应用单一方法预报卫星钟差的局限性,文章提出了基于最小二乘支持向量机回归的卫星钟差非线性组合预报方法:首先根据历史钟差数据建立二次多项式模型和灰色模型,然后利用这些模型进行钟差预报,最后采用最小二乘支持向量机回归算法对两种模型的预报结果进行非线性组合,以获得最终预报值;对比了RBF核函数、线性核函数和多项式核函数对组合预报性能的影响,并将本文组合预报方法与经典权组合方法进行比较。结果表明,本文方法优于经典权法,且线性核函数更适合组合预报。