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相似文献
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1.
加权总体最小二乘方法在ITRF转换中的应用   总被引:1,自引:1,他引:1  
针对ITRF转换中,两套坐标系下的点坐标值均存在误差,且各点之间精度不等、甚至相关的情况,提出利用加权总体最小二乘方法对转换参数进行解算。通过模拟数据和真实数据的解算证明了加权总体最小二乘方法在ITRF转换中的适用性,与其他方法相比,利用加权总体最小二乘方法能够得到准确的、更为合理的转换参数。  相似文献   

2.
遗传算法在非线性最小二乘平差中的应用   总被引:8,自引:2,他引:8  
为克服线性化经典平差的不足,尝试利用遗传算法全局和局部搜索力强的优势,进行非线性最小二乘参数估计。对遗传算法涉及的六要素及其非线性估计的精度评定等作了研究和分析。最后通过算例验证了其处理非线性问题的有效性。  相似文献   

3.
约束总体最小二乘在点云拼接中的应用   总被引:1,自引:1,他引:0  
在两站点云拼接的大角度空间直角坐标转换问题中,由于拟合靶标球心坐标值在两套扫描测站坐标系下均存在误差,提出基于约束总体最小二乘的点云拼接方法,建立附有约束条件的变量中的误差模型,对观测向量和系数阵同时进行修改。经算例证明,与传统的约束最小二乘法相比,可得到更加合理的模型和更高精度的参数解  相似文献   

4.
针对最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)在区域似大地水准面拟合过程中存在较大模型误差的问题,构建LSSVM-Shepard GPS高程异常转换组合模型。采用LSSVM拟合高程异常中的中长波项,利用Shepard插值模型来泛化去除中长波项的残余项。结合平原地区和高原山区工程实例,分别采用二次曲面模型、LSSVM、Shepard插值模型、二次曲面-Shepard模型、LSSVM-Shepard模型进行高程转换及精度对比。结果表明,新组合模型高程转换精度高于各单一模型,且在平原地区转换效果与二次曲面-Shepard模型基本一致,在高原山区拟合效果优于二次曲面-Shepard模型。  相似文献   

5.
提出一种基于选权迭代的TLS算法,通过IGG I函数进行定权,降低含粗差观测值的权值,在进行三维坐标转换时能有效地处理观测值粗差。实例证明,该算法可以获取更高精度的三维坐标转换参数。  相似文献   

6.
在非等间距GM(1,1)模型中,系数矩阵中有无误差的常数项和有误差的随机项,并且系数矩阵与观测向量误差同源,即系数矩阵与观测向量中有相同的元素存在,这些相同元素应该有相同的改正数,为此本文推导了一种适合非等间距GM(1,1)模型求解的总体最小二乘算法。同时,考虑到非等间距GM(1,1)模型中存在病态问题时影响总体最小二乘计算结果的稳定性,提出对系数矩阵常数列乘以某一常数的方法,以改善病态问题。  相似文献   

7.
研究了最小二乘准则下线性向量半参数模型的核估计、近邻估计及样条估计3种估计方法,分析了向量半参数模型与标量半参数模型在这几种估计方法中的差异。  相似文献   

8.
在求解三维小角度坐标转换EIV模型的过程中,顾及到两套坐标系下点坐标初始单位权方差可能不同导致定权不准确的问题,应用Helmert方差分量估计方法,对加权整体最小二乘的随机模型进行验后估计,从而重新分配观测向量和系数矩阵的权,使得解算模型更加合理。算例证明,利用该方法求解坐标转换参数的精确度有所提高,参数估值更接近真值。  相似文献   

9.
针对现有改进GM(1,1)模型在导航卫星钟差预报中性能无明显提升的问题,提出通过优化初始条件来提高钟差预报精度的方法。首先构建初始条件未知的GM(1,1)预报模型,然后采用原始序列的最新分量求解初始条件,最后利用该模型对IGS提供的精密钟差数据进行预报实验。结果表明,将初始条件优化后的GM(1,1)模型用于钟差预报切实可行,且预报精度比传统GM(1,1)模型有较大提高。  相似文献   

10.
使用最小二乘方差分量估计法对基于卫星高度角随机模型中的未知参数进行估计,通过实际观测数据,以负方差为指标,分析指数模型和各种三角函数模型的适用性,计算比较等权模型、指数模型、正切模型及余弦模型的基线向量解算精度,指出应根据实际使用情况合理选择随机模型,以提高定位精度。  相似文献   

11.
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12.
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13.
根据建筑物的沉降变形特征 ,引用GM (1,1)建模思想来建立沉降预测模型。利用较少的前期观测数据建立模型来预测建筑物最终沉降量 ,然后据此判断其是否满足建筑物的变形要求 ,以便较早地提出工程防治措施。  相似文献   

14.
关中平原的渠灌区地下水位上升是普遍现象,严重时会造成一系列环境水文地质问题。本文通过建立灰色GM(1,1)模型研究了宝鸡峡灌区下游的地下水位变化规律,并进一步预测了其发展趋势。  相似文献   

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