拟牛顿修正法解算不等式约束加权总体最小二乘问题

根据总体最小二乘准则,可以将附有不等式约束的变量误差（errors-in-variables,EIV）模型转化为标准最优化问题,并运用有效集法、序列二次规划法等优化方法求解。已有算法在涉及计算目标函数的Hesse矩阵（二阶导数）时,存在计算量较大的缺陷。针对上述问题,利用基于拟牛顿法修正Hesse矩阵的序列二次规划算法解算附有不等式约束加权总体最小二乘问题,新算法减小了计算量,可以提高收敛速度。通过实例,证明了该算法具有很好的适用性和计算效率。     

天津市土地整理储备管理信息系统总体设计

土地整理储备工作涵盖了土地计划、土地收购、土地整理储备和土地供应等多个环节,具有业务过程复杂,持续周期长等特点,迫切需要利用信息化手段提升管理效率。结合天津市土地整理储备工作现状,探讨了土地整理储备信息化的实现方法与技术,设计了天津市土地整理储备管理信息系统总体架构,开发了集业务协同、过程监控、宏观统筹管理和辅助决策支持功能于一体的管理系统,并对系统功能作了详尽的介绍。     

基于ICEEMDAN与环境负载的GNSS坐标时序非线性形变去除

非线性形变影响全球卫星导航系统(GNSS)坐标时序精度. 采用改进的自适应噪声总体集合经验模态分解(ICEEMDAN)和环境负载改正相结合的方法开展GNSS测站非线性形变去除研究. 首先使用GMIS软件将GNSS坐标时序补充完整并去除粗差,然后使用ICEEMDAN方法对GNSS坐标时序进行分解,使用排列熵算法选取包含噪声和非线性形变的高频分量,最后使用环境负载对高频分量进行去除,利用经验模态分解(EMD)方法和环境负载结合的方法进行去除效果对比. 研究结果表明:非线性形变去除后的GNSS坐标时序均方根(RMS)变化各有区别,垂向(U)方向最为明显,最大值达6.715 mm,东(E)方向次之,北(N)方向最小;ICEEMDAN方法和环境负载改正结合后N方向的非线性形变全部得到了削弱,E方向的非线性形变有75％得到了削弱,U方向的非线性形变有62.5％得到了削弱,其改正效果优于EMD方法和环境负载结合的改正效果.      

线性化通用EIV平差模型的岭估计解法

通用EIV(errors-in-variables)平差模型作为经典平差模型的一般化形式,具有同时顾及多种随机误差的优势. 在通用EIV平差模型加权总体最小二乘(WTLS)的线性化估计基础上,引入正则化准则. 正则化矩阵为单位矩阵时为岭估计,添加目标函数,通过建立拉格朗日目标函数的最小化求解,导出加权通用EIV平差模型对应的岭估计解式,给出了确定岭参数的U曲线法和L曲线法. 计算了通用EIV平差模型的线性化估计、两种岭估计及其对应的方差分量值;验证岭估计对通用EIV模型的线性化估计具有促进性,可减少迭代次数,使得参数方差分量更快趋于平稳,降低参数估计的计算量.      

新书架

《气候变化与青藏高原大气水分循环》该书从青藏高原气候变化趋于暖湿化的视角出发,综合论述了气候变化对青藏高原大气水分循环机制产生的重要影响;提出了青藏高原特殊的大气水分循环结构及其概念模型;分析了影响青藏高原大气水分循环变化的驱动和调制因素;剖析了青藏高原水汽输送的变化特征及其对气候变化产生的响应;归纳总结出在气候变暖背景下,青藏高原冰川、湖泊、冻土、湿地对气候变化的响应及其对该地区水资源与生态系统的影响;提出了进行青藏高原多圈层综合观测的设计思路和实施方案,为系统地认识和理解多圈层过程总体效应提供了科学数据。另外,本书还给出了气候变暖背景下青藏高原区域气候和水资源未来趋势预估。在上述综合分析基础上,提出了一系列具有战略性意义的青藏高原气候变化应对决策建议。本书可为青藏高原科学考察和研究提供理论依据,可供大气科学工作者及相关院校师生参考。     

图像空间变化序列及其总体状态分析

本文从图像分解与结合的角度,探讨了图像空变化序列问题。     

一种利用IGGII方案的稳健混合总体最小二乘方法

混合总体最小二乘(mixed LS-TLS)合理地顾及了系数矩阵和观测向量误差,却没有考虑数据中可能存在的粗差。利用IGGII方案,提出一种稳健的混合总体最小二乘方法,并通过平面拟合进行验证。结合模拟数据和真实数据,通过与最小二乘(LS)、总体最小二乘(TLS)和混合总体最小二乘的对比分析,证实这种稳健混合总体最小二乘的平面拟合结果最为可靠。     

基于Rayleigh商的不等精度二次曲线拟合的WTLS迭代解法

针对独立不等精度离散点的二次曲线拟合问题,以系数矩阵元素的一阶误差传播得到的方差为权倒数,采用加权总体最小二乘估计方法求解拟合参数,将加权总体最小二乘问题转化为Rayleigh商问题,从而只需求一正定矩阵的特征值和特征向量,便可通过迭代计算得到待估参数的解。该方法性能稳定且计算量较小,是针对WTLS问题的一种相对简捷高效的计算方法。