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加权整体最小二乘EIV模型与算法——与"加权整体最小二乘EIO模型与算法"一文的讨论
作者姓名:王乐洋  余航  邹传义  鲁铁定
作者单位:山东科技大学测绘科学与工程学院,山东 青岛 266590;东华理工大学测绘工程学院,江西 南昌330013;中国矿业大学环境与测绘学院,江苏 徐州,221116;东华理工大学测绘工程学院,江西 南昌,330013
基金项目:国家自然科学基金(41664001;41874001);江西省杰出青年人才资助计划(20162BCB23050);国家重点研发计划(2016YFB0501405)
摘    要:加权整体最小二乘方法是一种能同时顾及EIV(errors-in-variables)模型中系数矩阵和观测向量误差的参数估计方法。根据不同的应用场景,EIV模型则表现出不同的结构特征。"加权整体最小二乘EIO模型与算法"一文采用EIO模型处理EIV模型中的结构化问题*。为了将其与现有方法进行对比,本文罗列出4种处理EIV模型结构特征的方法,并归纳了8种参数估计公式。同时从精度评定的角度讨论了整体最小二乘解的一阶及更高阶精度近似评定方法。需要强调的是,针对EIV模型及其参数估计理论可以从函数模型、随机模型和参数估计方法3个方面展开研究,但各方法殊途同归。

关 键 词:EIV模型  加权整体最小二乘算法  精度评定  系数矩阵  参数估计
收稿时间:2019-04-28
修稿时间:2019-05-09
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