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111.
在最小二乘平差准则基础上,把病态平差问题转化为无约束的二次规划问题,并利用优化理论分析病态对平差解的影响。通过共轭梯度搜索算法在可行域中寻找最优步长因子,自动寻找最速下降方向,并给出迭代初值的设置方法。分析近似计算中病态问题与局部最优解的关系,讨论局部最优解的快速迭代方法,并通过实例验证算法的有效性,计算迭代的速度。由于整个过程没有对法方程系数矩阵进行求逆计算,该算法可用于处理大规模系数矩阵高病态的平差问题。 相似文献
112.
选取2011-03-11日本MW9.3地震后全球地震台站记录的约220 h波形数据,基于一定的判断准则,筛选出质量较高的448个垂向观测数据,采用频域AR方法对0S0模态的特征频率和品质因子进行估值,并以信噪比为权重进行加权平均,得到特征频率f=0.814 658 4±5.3×10-7,品质因子Q=5 586±12。该结果与已有研究成果相比精度更高,有助于约束现有地球介质密度和衰减模型,使其更接近真实地球。 相似文献
113.
针对高精度GNSS定向应用场景,通过实验对比对低成本单频u-blox接收机的数据质量和解算精度。结果表明,u-blox接收机GPS、BDS观测值的信噪比略低于测量型接收机;伪距精度分别为0.91 m、0.56 m,相位精度分别为1.35 cm、1.20 cm。在静态观测环境下,u-blox的定向精度可以达到航向0.2°/m和俯仰0.4°/m;动态环境下解算结果稍差,但也可以达到航向0.3°/m和俯仰0.6°/m,略低于高成本测量型接收机单频数据的实时动态定向精度。 相似文献
114.
采用传统ELM算法进行滑坡位移预测时,其网络输出权值由最小二乘估计得出,导致ELM抗差能力较差,从而造成网络训练参数不准确。为此,将M估计与ELM相结合,提出一种基于M估计的RobustELM滑坡变形预测方法。该方法利用加权最小二乘方法来取代最小二乘法计算ELM输出权值,以减少滑坡监测数据中粗差对ELM预测的干扰。分别以链子崖、古树屋滑坡体为例,将Robust-ELM进行了单维、多维粗差的抵御性验证。结果表明,该方法能够有效降低粗差对预测的影响,具有良好的抗差能力。 相似文献
115.
为确保海底爆破施工所诱发的振动不对中华白海豚造成危害,基于量纲分析法对萨道夫斯基经验公式进行修正,建立适用于预测海底爆破质点峰值振动速度的相似准数方程。在此基础上根据现场试验数据进行非线性回归运算,得到相关参数并分析了海底爆破振动强度衰减规律。分析表明:海底爆破质点峰值振速主要由单段装药量、监测点距爆心水平距离、覆盖层厚度及海水深度等因素决定。将参数值分别代入萨氏公式及新建公式计算预测值并进行误差估计,其平均误差分别为20.3%和10.0%,新建公式提高了对质点振速预测的准确性。利用新建公式及超压内安全振速估算保护中华白海豚的安全距离并提出相应的保护措施,为同类工程施工提供理论参考依据。 相似文献
116.
针对超宽带(ultra wideband,UWB)室内导航中非视距(non line of sight,NLOS)测距误差会大幅降低导航精度以及系统噪声的不确定性导致滤波精度不高的问题,提出了一种基于新息向量的抗差Kalman滤波方法。该方法在UWB室内导航线性化模型的基础上,利用单个新息值构造抗差因子矩阵,从而消除非视距测距误差的影响,同时对系统噪声协方差矩阵进行实时估计和修正。实验结果表明,该方法不但能有效地消除非视距测距误差对导航解算的影响,而且能进一步提高导航解算的精度和稳定性。 相似文献
117.
非线性方程参数估计存在的弊端在于非线性观测方程存在不适定问题时,以线性化平差估计和高斯牛顿为代表的经典数值算法会产生较强的不稳定特征。因此,针对传统非线性最小二乘求解不稳定且可靠性低的特点,基于稳定泛函极小准则最优化思想,提出了一种自适应松弛正则化数值算法。该算法采用正则化参数几何递增计算方法和残差最小步长准则,实现了正则参数和迭代步长计算的完全自适应,提高了非线性迭代收敛效率。以病态仿真数据和水下实测数据为例,验证了该方法的数值收敛解优于线性平差估计解,收敛效率优于迭代Tikhonov正则化方法。 相似文献
118.
合理的参数估计及精度评定不仅需要可靠的函数模型,而且需要正确的随机模型。从权函数和粗差编辑两方面,研究了不同随机模型对西安流动卫星激光测距(satellite laser ranging,SLR)站坐标解算的影响,采用全球Lageos-1卫星观测数据计算了西安流动SLR站坐标。计算结果表明:①西安流动SLR站的观测精度和坐标解算精度均达到厘米级。②随机模型直接影响SLR站坐标的解算结果及可靠性;对于相同的计算弧段,抗差方差分量估计得到的站坐标精度最高、结果最稳定,残差加权均方差最小,观测资料利用率也最高;对于相同的计算方案,采用的SLR数据越多,坐标估计精度越高。 相似文献
119.
徐艳 《测绘与空间地理信息》2019,42(1)
针对模糊K-均值算法依赖于群集原型的初始估计和对于数据中所存在的子群数目做出假设的缺点,结合最大似然估计,提出了不依赖先验假设的模糊聚类法——基于模糊最大似然估计的遥感影像分割算法。该算法在模糊最大似然估计算法中用模糊协方差来计算后验概率,用后验概率矩阵代替隶属度矩阵来进行划分。先用模糊K-均值进行图像预处理,然后用模糊最大似然估计算法进行分割。此外,本文用性能指标参数——超体积指标FHV来评价最优的类别数目。本文通过对模拟影像和真实影像的实验,验证了该算法的有效性和准确性。 相似文献