成都日降水量年极大值的渐近分布

利用1951－1999年成都日降水量年极大值的记录，通过统计推断，找出了成都日降水量年极大值遵循的渐近分布。讨论了两种分布－皮迩逊Ⅲ型分布、对数正态分布，并比较了它们的拟合效果，最后得出成都日降水量年极大值较好地遵循对数正态分布，并讨论了它们的参数估计方法。     

成都地面最低气温年极值的渐近分布

利用成都１９３３～１９９２年间的地面最低气温年极值记录，采用韦伯分布和耿贝尔分布，分别对其进行了渐近分布拟合。通过统计推断，找出了成都地面最低气温年极值所遵循的最佳渐近分布——韦伯分布。     

New Algorithm Model for Processing Generalized Dynamic Nonlinear Data Derived from Deformation Monitoring Network

The processing of nonlinear data was one of hot topics in surveying and mapping field in recent years. As a result, many linear methods and nonlinear methods have beendeveloped. But the methods for processing generalized nonlinear surveying and mapping data, especially for different data types and including unknown parameters with random or nonrandom, are seldom noticed. A new algorithm model is presented in this paper for processing nonlinear dynamic multiple-period and multiple-accuracy data derived from deformation monitoring network.     

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.     

双频GPS接收机钟差两种参数化方式的单历元解分析

为提高GPS定位精度,需区分两个频率上的钟差参数.基于双频伪距单差观测方程导出对硬件延迟与钟差不同参数化方式单历元解算位置参数的公式,并分析两种模喇的位置参数解.特别是当两个频率上的观测值数量相同且等权时.理论证明并实例验证了采用一个与两个钟差参数模碰解算位置参数是等价的.     

距离观测方程参数估计的随机搜索法

针对传统非线性模型参数估计方法(牛顿法、高斯-牛顿法、最速下降法、阻尼最小二乘法等)过度依赖初始值精度、只能获取局部最优解的缺点,利用遗传算法全局搜索能力的特点,得到距离观测方程参数估计解.最后利用短程测距数据和水下定位数据,验证了该算法的参数估计解.结果表明:该算法的收敛解优于线性平差估计解且明显提高解的精度.     

基于城、市视角的城市化水平与经济增长关系

基于城、市的视角,揭示2005~2014年中国285个地级市城市化水平及类型的时空演化规律,并基于非参数估计方法探究不同城市化类型与经济增长的函数关系。研究发现：① 中国城化水平空间分布呈离散状态,市化水平空间分布呈“核心-外围”结构。② 中国大多数城市属于同步发展型,该类型城市较非同步型城市更稳定。③ 不同城市化类型与经济增长的函数关系也不相同,因此应有针对性地采取差异化政策。     

再生权最小二乘法研究

稳健估计方法能在观测值中不可避免地存在粗差时有效地消除或减弱它们对参数估计的影响,稳健估计方法也是测量数据处理的常用方法。本文充分利用独立观测值改正数之间应满足的条件方程提供的有效信息构造观测值的权,提出一种稳健估计方法——再生权最小二乘法(SBWLS)。不同观测值数量、不同粗差数量(1~3)和不同粗差数值(5和10倍的中误差)的3个水准网仿真试验结果说明,再生权最小二乘法比常用的13种稳健估计方法能更有效地消除或减弱粗差对参数估计的影响。     

自适应参数估计与内外部精度的关系

随机模型可以依据内部精度进行自适应调整,也可依据外部精度或依据半外部精度进行自适应调整。本文首先分析测量数据处理近几年发展起来的自适应参数估计统计量。分析发现,现有随机模型自适应估计都与内部精度、外部精度或半外部精度有关,进而将相应的参数估计也分为内部、外部和半外部自适应参数估计,并对这几类自适应参数估计的特点也进行了分析。最后利用算例分析这几类自适应估计的主要性质,指出这几类自适应估计的应用前提和存在的问题。