本文選題：總體最小二乘 + 方差分量估計(jì)�。� 參考：《大地測(cè)量與地球動(dòng)力學(xué)》2017年11期

【摘要】：對(duì)于總體最小二乘而言,經(jīng)常需要處理不同精度或者不同類型的觀測(cè)數(shù)據(jù),根據(jù)先驗(yàn)方差來定權(quán)往往不準(zhǔn)確,同時(shí)觀測(cè)數(shù)據(jù)中可能含有粗差。針對(duì)這兩個(gè)問題,提出穩(wěn)健總體最小二乘Helmert方差分量估計(jì),將穩(wěn)健估計(jì)和Helmert方差分量估計(jì)同時(shí)應(yīng)用于總體最小二乘中。最后通過兩個(gè)實(shí)驗(yàn)的計(jì)算結(jié)果表明,該方法是可行的、有效的。
[Abstract]:For the total least squares, it is often necessary to deal with different precision or types of observation data, which is often inaccurate according to the prior variance, and the gross error may be found in the observed data at the same time. In order to solve these two problems, robust least square Helmert variance component estimation is proposed. Robust estimation and Helmert variance component estimation are applied to the population least squares simultaneously. Finally, the results of two experiments show that the method is feasible and effective.
【作者單位】： 江西信息應(yīng)用職業(yè)技術(shù)學(xué)院測(cè)繪工程系;東華理工大學(xué)測(cè)繪工程學(xué)院;武漢大學(xué)測(cè)繪學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(41204003,41374007,41464001) 測(cè)繪地理信息公益性行業(yè)科技專項(xiàng)(201512026) 江西省教育廳科技項(xiàng)目(KJLD12077,GJJ13457) 中國(guó)博士后基金(2012M511962) 江西省中青年教師發(fā)展計(jì)劃訪問學(xué)者專項(xiàng)(2012132) 江西省遠(yuǎn)航工程計(jì)劃(2013)~~
【分類號(hào)】：P207

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本文編號(hào)：2041042