半参数模型估计的正则核方法

针对测量数据处理中系统误差对参数估计的影响,提出了半参数估计的正则核方法.这种方法可以在不知道系统误差具体形式的情况下有效地分离系统误差的影响,并且对系统误差进行估计.由于正则项的引入,有效地避免了对非参数部分的过拟合现象,同时对于小样本的观测值也能取得较好效果.最后通过两个算例证明了该方法的有效性.     

半参数模型估计的正则核方法

针对测量数据处理中系统误差对参数估计的影响,提出了半参数估计的正则核方法。这种方法可以在不知道系统误差具体形式的情况下有效地分离系统误差的影响,并且对系统误差进行估计。由于正则项的引入,有效地避免了对非参数部分的过拟合现象,同时对于小样本的观测值也能取得较好效果。最后通过两个算例证明了该方法的有效性。     

用拟准检定法和补偿最小二乘估计解算污染半参数模型

现代自动化测绘技术采集的测量数据中系统误差和粗差都在所难免,需要同时考虑系统误差和粗差共存的平差问题.针对污染半参数模型中含有系统误差和观测值受到污染而不严格服从正态分布的情形,文章探讨了用拟准检定法抵御粗差,用补偿最小二乘法分离系统误差.算例表明:用拟准检定法对粗差进行定位定值并对观测误差进行修正后,再利用补偿最小二乘法解算半参数模型,可以得到较好的结果.     

一种选取补偿最小二乘正则化参数的改进方法

为了改进半参数模型补偿最小二乘估计中的正则化参数选取方法,该文设计了3种方案:L-曲线法、虚拟观测法以及该文提出的改进方法以比较正则化参数的优劣。模拟算例表明,该文提出的改进方法可以有效评价正则化参数,得到的参数估值精度更高,是一种较为有效的选取补偿最小二乘最佳正则化参数的方法。     

回归模型误差补偿半参数法中正则矩阵任意时的参数估计

用试验观测数据建立的回归拟合模型不可避免地存在模型误差,将模型误差视为非参数分量列入回归模型的半参数模型是一种重要的回归模型.本文利用补偿最小二乘原理,导出了顾及预测点的半参数回归模型参数及模型误差的估计量,并对估计量进行精度评定,给出了估计量及精度评定的相应公式.在理论分析的基础上,得出了只要正则矩阵R的选取使法方程...     

利用半参数模型分离GPS基线中的系统误差

采用了两个新的正则化矩阵来分离高精度GPS基线向量处理中的系统误差,一是利用时间序列法选择的正则化矩阵;二是应用平稳随机过程的自协方差函数从双差观测值中提取的正则化矩阵。算例结果表明,本文选择的两种正则化矩阵处理的过程相对简单,速度快。     

自然样条半参数模型与系统误差估计

采用自然样条逼近的数据处理方法,探讨了自然样条半参数回归分析方法。在补偿最小二乘的原则下,利用三次样条函数构造补偿项,通过广义交叉核实函数自动选取光滑参数。自编程序进行计算,得到了回归参数向量和样条函数的补偿最小二乘估计。模拟计算表明,该方法适合于回归函数模型误差与测量系统误差的估计。     

半参数模型与最小二乘配置模型的比较

针对重力高程异常估值的计算,采用半参数模型L=BX+S+Δ和最小二乘配置模型两种方法来计算,通过算例比较,分析半参数模型和最小二乘配置法的区别与联系。     

基于半参数最小二乘核估计的卫星精密钟差预报方法

研究半参数最小二乘核估计模型在精密钟差预报中的应用问题,提出一种基于时间自变量差值累加的窗宽参数计算模型,并通过实验验证该模型的有效性,讨论在不同预报时间长度和已知数据量的情况下模型预报精度。实验表明,与常规模型相比,半参数最小二乘核估计模型在预报精度与稳定性方面都取得较好的效果,可以满足精密单点定位对于精密钟差预报的精度要求。研究成果对于精密单点定位技术的推广普及具有一定的促进作用。     

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。     

补偿最小二乘法改进灰色预测模型的应用分析

文章讨论了灰色预测模型和半参数模型,针对经典最小二乘在解算GM(1,1)模型待识别向量时存在的模型误差,采用将模型误差当作非参数信号的补偿最小二乘法进行数据处理.根据矿区变形观测特点,简要说明了正规矩阵R和平滑因子α的选取,并结合淮南市朱集矿地表移动观测站的实测数据对改正模型进行检验分析,结果表明:该方法可有效地削弱模型系统误差影响,提高预测模型精度.     

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。     

改进了系统差附加条件的半参数回归与模型精化

系统差之和∑si≠0时,利用附加系统差之和∑si＝0的半参数模型往往得不到较好的数据处理结果,文中从理论上对系统差附加条件进行了改进,并基于改进前、改进后的半参数模型以及经典最小二乘平差模型对系统差之和∑si≠0时的算例进行处理.结果表明,改进后的半参数模型大大提高了数据处理精度.     

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.     

部分最小二乘平差方法及在粗差定值与定位中的应用

部分最小二乘平差是把观测值按照是否含有粗差分成两组 ,对不含粗差的那一组实施最小二乘平差。本文推导了在相关观测条件下的最小二乘原理 ,对这种平差方法的一些估计量的统计性质进行了简单分析 ,结果表明 ,这种方法能够用于粗差估算。本文还详细叙述了用这种方法进行粗差的定值定位的过程 ,即首先根据单位权中误差进行分组 ,然后实施部分最小二乘平差 ,估算粗差的大小。算例表明这种方法的有效性     

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。     

海底控制点定位的半参数平差模型法

针对圆走航确定海底控制点三维绝对坐标存在垂直解精确度差的问题,本文提出了基于半参数平差模型处理测距系统误差的方法,首先分析了声速变化对测距误差的影响,其次在圆走航观测方程的基础上建立了水下控制点三维坐标解算的半参数平差模型,分别给出了观测时长为测距误差长周期项整数倍与非整数倍时的解算方法。仿真试验表明,当内波存在且观测时长不足测距误差长周期项的整数倍时,该方法相比于差分法和最小二乘法可明显提高水下控制点垂直解的精确度。