最小二乘插值与拟合推估

简述了最小二乘插值法的原理及解算过程 ,逐步引入最小二乘纯推估的概念 ,讨论了滤波与推估的结合 ,进而导出了最小二乘拟合推估的一般模型 ,得出了“最小二乘插值是拟合推估的特殊情况”的结论 ,对最小二乘拟合推估的解析性进行了简要的讨论     

基于最小二乘法道路平面曲线拟合

结合最小二乘法的基本原理,利用其进行道路平面曲线拟合,实例表明,与三次样条函数设计计算结果接近,同样能满足路线设计要求,且简化了计算过程,在平面设计工作中具有很强的实用性。     

最小二乘拟合GNSS位置时间序列分析

针对GNSS位置时间序列包含的线性趋势及其变化可能干扰后续分析并掩盖动力学因素信息的问题,该文使用最小二乘方法分析时间序列的线性趋势并减弱时间序列中阶跃的影响。分析了最小二乘方法用于GNSS位置时间序列分析的可行性及利用该方法分别获取趋势变化点前后的线性趋势,据此估计时间序列趋势变化的大小进而可以对时间序列进行修复。该方法用于GNSS位置时间序列的初步分析,可以方便有效地去除线性趋势变化对后续时间序列分析的影响,同时拟合结果本身也能反应出时间序列的变化特征。     

最小二乘拟合在公路扩建中的应用

在公路的改、扩建工程中,采用最小二乘拟合法来设计最优公路半径,可以充分利用原有公路路基,达到减少路基工程量的目的。     

空间直线拟合的整体最小二乘算法

目的 提出了一种基于整体最小二乘的空间直线拟合方法。首先,对空间直线的标准式方程进行变换,并附加参数转换的过程,将6个参数简化为4个;然后,将方程改写为矩阵形式,由此巧妙地将空间直线拟合的问题转化为整体最小二乘的参数求解问题,利用TLS迭代法求得转换后的空间直线拟合的4个参数,再通过参数回代的方法恢复空间直线的6个基本参数。通过算例比较验证了该方法的可行性和有效性。     

论最小二乘平差

本文根据V~TPV=min的原则，应用广义逆矩阵的基础知识，以秩亏平差、拟稳平差以及经典自由网平差为例，论证了各种平差结果的相互关系为     

基于最小二乘拟合的GPS数据有损压缩算法

为了解决车辆监控中心海量GPS数据的存储问题,给出了一套基于最小二乘法拟合速度的GPS数据压缩和还原算法。对实测GPS数据以及压缩还原后的数据,研究表明,基于最小二乘法拟合速度的GPS数据压缩和还原算法可有效提高GPS车辆定位数据的压缩率和还原后的精度。     

基于垂直距离最小二乘拟合的双曲线沉降模型

引入临时坐标系,采用高斯 牛顿迭代算法,在双曲线基于垂直距离最小二乘拟合算法的基础上增加一个角度约束条件和两个平移约束条件,对沉降数据进行双曲线几何拟合而非代数拟合,提出了一种基于垂直距离最小二乘拟合的双曲线沉降模型的曲线参数估计算法。算例表明,改进算法改善了传统算法的拟合精度。     

最小二乘拟合在井架变形监测中的应用

讨论了如何利用最小二乘曲线拟合对井架变形监测数据进行处理,并通过试验得到了拟合精度最高的多项式阶数和拟合曲线。最小二乘曲线拟合有效地消除了观测数据的偏差,准确地反映了井架的变形量,是井架变形监测数据处理的一种有效方法。     

基于比例整体最小二乘的GPS高程拟合

针对GPS高程拟合过程中GPS基线观测量和水准高程观测量含有误差且残差中误差不相同的情况,在整体最小二乘(TLS)基础上引入比例因子λ来确定残差中误差的大小,即比例整体最小二乘(STLS)。实例计算表明,STLS比TLS和LS能够得到更好的估计参数,高程异常值拟合精度也相应提高。     

基于总体最小二乘的直线拟合方法探究

在直线拟合问题中,经典的最小二乘拟合方法在自变量选取不同时,拟合的参数值和中误差存在较大差别,故本文利用模拟数据对经典最小二乘和总体最小二乘拟合结果进行对比分析,得出结论认为:经典最小二乘自变量选取不同结算参数的原因是在进行拟合计算时忽略了自变量的误差,使拟合结果只能在一个方向上保持最佳;利用总体最小二乘参数拟合的方法进行直线拟合时拟合结果不受自变量变化的影响,并能够提高拟合精度。     

空间直线拟合的混合结构总体最小二乘算法

针对空间直线拟合不能直接采用最小二乘或总体最小二乘方法进行求解的问题,该文提出了一种基于混合结构总体最小二乘法的空间直线拟合算法。首先,由空间直线的参数方程转化成空间直线的通用函数模型;然后,根据得到的函数模型求解参数平差值,求解过程考虑了系数矩阵中常数列对平差结果的影响,顾及了系数矩阵中不同位置的重复元素得到相同改正数的事实,符合实际情况;最后,通过实例验证了算法的有效性。     

最小二乘曲面拟合的LiDAR数据滤波方法

机载激光扫描技术(LiDAR)可直接获取数字表面模型,但要获得高精度的数字地面模型(DTM)需要滤波去除地物点,这是一项十分复杂和耗时的工作。本文提出一种基于二次多项式的局部最小二乘拟合滤波算法,对数据进行规则格网化处理,对每个格网的数据进行局部最小二乘拟合滤波处理,并缩小格网大小迭代进行滤波。实验结果表明提出的方法能得到很好的效果。     

一种改进的最小二乘平面拟合算法

针对点云平面拟合中存在离群点和噪声点等问题,从概率分析的角度提出了一种改进的最小二乘平面拟合算法。该算法基于概率统计思想,采用中位数法筛选最佳初始平面模型,并利用迭代最小二乘法剔除离群点,逐步优化模型,从而获取最佳平面。运用不同的迭代方法对仿真数据和实测数据进行平面拟合,实验结果表明:当点云存在高离群率和大离群幅时,相比于其他迭代方法,本文算法仍可以准确地拟合出最佳平面。     

基于最小二乘拟合的墙面平整度检测方法

介绍了通过测定墙面上多个点对其平整度进行检测的方法,阐述了基于最小二乘拟合的墙面平整度检测方法,实现了对墙面施工精度的评定.     

基于GPS高程拟合的总体最小二乘算法研究

针对GPS测量噪声影响高程拟合精度的问题,本文详细阐述了最小二乘方法、总体最小二乘算法和加权总体最小二乘算法三种误差处理方法的基本原理及计算公式。根据常用的两种曲面拟合模型,通过对实测数据拟合结果分析GPS测量噪声对高程拟合精度的影响,并对比上述三种算法的结果。数值计算结果表明在顾及GPS测量噪声的情况下,总体最小二乘算法能够很好地削弱其对高程拟合的影响,从而提高拟合精度。     

最小二乘配置模型在 GPS 高程拟合中的应用

经典的平差函数模型中只含有无先验统计信息的非随机参数,而针对附有随机参数的平差问题具有很大的局限性,为此在GPS高程拟合中,本文用最小二乘配置模型解决了这一问题,并且通过实际算例,设计两种最小二乘配置拟合方案与二次曲面拟合法进行了比较,结果表明,最小二乘配置拟合残差较小,外符合精度较高,高程拟合效果更好。     

地图投影的最小二乘二元多项式拟合的误差估计

探讨了在地图投影的最小二乘二元多项式拟合中参考点的分布对拟合误差的影响,提出了一种基于矩阵的秩亏的方法来判断参考点是否在指定次数的二元多项式空间的代数曲线上,并导出在极小范数最小二乘意义下的拟合多项式的误差估计式,公式表明拟合误差和参考点的最小二乘误差无关。     

球面拟合的相关PEIV模型总体最小二乘法

在球面拟合中,系数矩阵中含有球面点坐标,所以同样存在误差,故采用总体最小二乘拟合球面更合理。但系数矩阵不同位置有相同元素,从理论上讲,这些相同元素应该有相同的改正数,并且系数矩阵与观测向量相关。为了解决上述问题,本文提出了球面拟合的相关PEIV模型总体最小二乘法,该方法可以很好地克服上述问题。通过算例分析发现,本文方法解算的参数估值更为可靠,验证了本文方法的可行性、有效性。