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根据复共线性本质,采用法矩阵元素绝对值的最小值为参照,给出判断“小特征值”的标准.然后利用有关矩阵特征值的Collatz包含定理,对条件数和复共线性之间的关系进行详细讨论,发现条件数大不一定存在复共线性.然后分析不存在复共线性时,条件数大对最小二乘估计(LS估计)的影响情况.判断出具体的复共线性关系后,基于有偏估计思想提出相应的双k型岭估计克服病态性的影响.最后给出线性模型和GEO定轨的仿真算例,验证改进的特征分析法、相应的双k型岭估计和本文推导的其他结论的有效性和正确性. 相似文献
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北斗卫星导航系统(BDS)卫星钟差异常值处理过程中,由于成片异常值的存在,往往会产生掩盖与淹没现象,致使异常值探测效率不高甚至失败。基于求和自回归移动平均模型,分析了时间序列中成片加性AO(Additive Outlier)异常值探测时易产生掩盖与淹没现象的原因;考虑了差分及逆差分对异常值探测的影响,提出了成片AO类异常值探测的抗掩盖与淹没新算法。通过仿真算例,验证了新算法对于序列中成片AO类异常值探测的准确性和有效性。将算法应用于BDS卫星钟差异常值探测和钟差预报中,较好地克服了数据中掩盖和淹没现象产生的影响,对于进一步提高卫星钟差的预报精度具有重要作用。 相似文献
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基于非等精度观测探讨了附有病态等式约束的反演问题;针对模型中的系数矩阵和约束矩阵同时存在病态性的情况,提出了联合岭估计,并推导了岭参数的确定方法。理论分析和实验结果均表明,联合岭估计不仅能够消除约束矩阵病态的不良影响,而且能较好地克服主模型系数矩阵病态和约束矩阵病态同时存在而产生的不稳定性,具有良好的性质。 相似文献
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星载原子钟在运行过程中会受到恶劣空间环境与设备老化等因素的影响, 使得卫星钟差数据中经常存在异常值, 其中AO(additive outlier)类异常值是钟差序列中常见的一类异常值。结合最大期望算法与自回归滑动平均(autoregressive moving average, ARMA)模型, 提出一种AO类异常值探测算法。该算法可以准确探测孤立AO类异常值与成片AO类异常值, 有效克服了其他算法经常出现的淹没与掩盖现象。在成功探测钟差序列AO类异常值的同时, 该算法可以估计得到精确的ARMA模型, 进而能准确地进行卫星钟差预报。利用仿真数据与北斗卫星钟差实测数据进行计算分析, 结果表明, 所提算法可以精确探测出钟差序列AO类异常值, 并且具有很好的卫星钟差预报效果。 相似文献
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在用等高线表示3维空间地貌形态的科学性这一问题得到解决之后,自然想到如何用数学的方法来描述地貌的各种特征点。地图中的峰、谷、鞍点对应着二元函数的极大值点、极小值点以及马鞍点,首先从地貌函数的二阶方向导数入手给出了判别它们的一个基本条件,并且给出了判别它们的一个较强的充分性条件的简捷证明。然后从概念出发,用函数分析方法首次给出了地性线的宏观定义和微观定义,同时还给出了地性点的科学定义、性质以及与等高线曲率极值点的关系定理和证明。 相似文献
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在测量平差中,如何准确地找出对设计阵的复共线性产生很大影响的观测值(这种观测值称为复共线性强影响观测值),并进行恰当的处理,以便取得高精度的平差成果是一个具有实用价值但目前尚未得到重视的问题.为此,文中回顾和分析了现有的探测方法,在此基础上采用矩阵扰动分析的理论和方法,通过计算每个观测值对条件数的影响率,提出了探测复共线性强影响观测值的新方法--影响比法,并通过算例验证了该方法的有效性. 相似文献
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星载原子钟在运行过程中会受到恶劣空间环境与设备老化等因素的影响,使得卫星钟差数据中经常存在异常值,其中AO(additive outlier)类异常值是钟差序列中常见的一类异常值.结合最大期望算法与自回归滑动平均(autoregressive moving average, ARMA)模型,提出一种AO类异常值探测算法... 相似文献
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北斗卫星导航系统(BDS)星载原子钟由于受到空间环境的影响和各种不确定因素的干扰,导致获取的卫星钟差数据中经常会出现异常扰动,从而降低了卫星钟性能分析的可靠性、破坏了钟差建模和预报的有效性、影响导航定位结果的精准度,需要对BDS卫星钟差数据中存在的异常值进行探测和处理。基于求和自回归移动平均模型建立BDS卫星钟差异常值探测的方差膨胀模型;运用似然比方法对BDS卫星钟差时间序列中的异常值进行探测;推导了Score检验统计量,运用最小二乘法对异常扰动的大小进行估计。试验结果表明,似然比方法能够准确探测BDS卫星钟差数据中异常值的位置,精确估计异常扰动的大小。 相似文献