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线性最小二乘估计在对非线性函数进行线性近似的过程中会产生模型误差,而一些非线性参数估计方法可能因为函数复杂而难以求导,法方程系数矩阵秩亏或呈病态矩阵时难以求解,非线性迭代解法有时对初始值的选择存在依赖性,不恰当的初始值会导致迭代无法收敛。针对这些问题,引入了模拟退火算法,介绍了该算法的基本原理、计算步骤和收敛性,并以3个控制网平差应用为例,说明该算法具有无需求导求逆,简洁实用,易于编程等优势,并能实现全局优化,获得高精度的平差结果。 相似文献
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GIS叠置图层方差分量的极大似然估计 总被引:1,自引:0,他引:1
针对GIS叠置中的同名点,以维希特分布密度为似然函数,提出了各图层方差分量的极大似然估计方法。该方法不依赖残差,不需要迭代就能估计未知参数和方差分量。 相似文献
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王新洲 《武汉大学学报(信息科学版)》1997,(2)
由于不同的非线性模型具有不同的非线性强度,使得一些非线性模型可以线性近似,而另一些则不能。本文介绍度量非线性强度的方法,提出判断非线性模型能否线性近似的数值标准——容许曲率 相似文献
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研究了最小二乘准则下线性向量半参数模型的核估计、近邻估计及样条估计3种估计方法,分析了向量半参数模型与标量半参数模型在这几种估计方法中的差异。 相似文献
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广义岭估计的直接解法 总被引:10,自引:0,他引:10
提出了广义岭估计的直接解法,该解法不需计算岭参数,可直接求得具有最小均方误差的解,并举例证实了该解法的优越性。 相似文献