GPS定位中对流层折射估计研究

本文首先讨论了ＧＰＳ相对定位中的对流层折射２估计的单参数方法，多参数方法，分估线性方法和随机过程方法。论证了其它方法都是随机过程方法的近似。为了用随机过程模拟对流折射，建立了一种最小二乘递推算法。在此基础上，在ＧＡＭＩＴ软件中统一实现了以各种对流层折射估计方法。最后给出并分析了不同方法所获得的结果。     

卫星重力梯度向下延拓的频域最小二乘配置法

本文深入研究频域最小二乘配置法的基本原理及其在求解卫星重力梯度向下延拓问题中的应用。与一般空域最小二乘配置法相比，该方法具有高效稳定的特点，特别适合于大规模重力场数据处理，并为利用卫星重力梯度数据精化局部重力场提供了可供参考的方法。     

自适应Lp估计及其在SLR数据预处理中的应用

本文简要介绍了自适应Ｌｐ估计的有关理论和求解方法，并对ＳＬＲ数据的测量误差作了统计分析。发现ＳＬＲ数据的测量误差服从ｐ值不定的ｐ范分布。本文ＳＬＲ数据预处理实例表明自适应Ｌｐ估计能给出比ＬＳ估计更为稳健有效的拟合参数。当观测值粗差高达６６％时，自适应Ｌｐ估计仍能给出可靠的拟合参数，效果明显优于传统的ＬＳ估计。     

铜街子电站水库诱发地震的判定及最大可能诱发地震震级的估计

对于水库围堰后猛然增加的地震活动，人们普遍关心两个问题，第一是这些地震的成因，第二是这些地震能对大坝安全性带来多大的影响。位于四川省乐山地区的铜街子电站在蓄水后地震活动骤然增高。本文通过对地震活动的分布范围、震源深度、震源机制解以及地震活动与库水水位变化之间的关系判定这些地震系铜街子电站蓄水后所诱发的地震。为了估计该水库所诱发地震的震级上限，本文通过定性预测方法和定量预测方法试图对诱震震级上限给出一个估计，但各手段所给出的结果却不完全一致，这说明目前的预测手段的不完善。在对各手段给出的结果进行综合分析之后，认为铜街子电站最大可能诱发地震震级上限在５．０级左右。当然，也可能以较小震级的震群型形式出现。     

多级SPOT立体影像匹配

立体影像匹配是自动提取SPOT影像高程信息的关键技术。本文根据SPOT影像在几何构像关系和影像质量上的特点,提出了多级匹配的结构策略。实际像对匹配实验表明,多级匹配法具有较好的可靠性和精度水平,而且运算速度快,在快速生成DEM数据辅助遥感信息分析方面,有重要的应用价值。     

建立涌水量曲线方程的最小残差法

本文在综述了目前稳定流涌水量经验方程建立方法的基础上,根据最小二乘法原理,提出了一种新的方法—最小残差法,并给出了计算实例。计算表明,最小残差法是建立稳定法涌水量经验方程的一种较好方法,计算过程在微机上易于实现。     

Least squares best-fit circles (with applications to Mohr''s diagram)

Procedures are outlined for the selection of a least squares best-fit circle to data points defined by rectangular Cartesian coordinates. Equations are derived to allow fitting of circles centered on the x-axis as well as off-axis Mohr circles. These procedures are applicable to the estimation of second-order tensors such as stress and strain by means of Mohr's diagram.     

L_p估计的计算问题

本文对Ｌｐ估计的直接算法进行了详细的分析和讨论，由于直接算法效率低，文中提出了一种快速算法（残差逐步下降法），采用可变尺度因子来修正Ｈｕｂｅｒ的常数尺度因子。最后，以实例加以分析和说明。     

Generalized cross-validation for covariance model selection

A weighted cross-validation technique known in the spline literature as generalized cross-validation (GCV), is proposed for covariance model selection and parameter estimation. Weights for prediction errors are selected to give more importance to a cluster of points than isolated points. Clustered points are estimated better by their neighbors and are more sensitive to model parameters. This rational weighting scheme also provides a simplifying significantly the computation of the cross-validation mean square error of prediction. With small- to medium-size datasets, GCV is performed in a global neighborhood. Optimization of usual isotropic models requires only a small number of matrix inversions. A small dataset and a simulation are used to compare performances of GCV to ordinary cross-validation (OCV) and least-squares filling (LS).     

地质统计学方法在井间储层参数预测中的应用

本文探讨了利用地质统计学中的三种克立格方法进行井间储层参数预测的原理及方法,并在某油田中应用,通过最优性检验,建立起了适合研究区地质特点的各种储层参数的最佳估计模型,揭示了储层参数在三维空间的变化规律,为建立三维储层预测模型开辟了新的方法。