本文關(guān)鍵詞：Partial EIV模型的解法，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：提出了一種求解partial errors-in-variables(partial EIV)模型的思路。通過對partial EIV模型的部分元素進行移項,重組成新形式下的平差函數(shù)模型,兩次運用間接平差原理分別求解平差參數(shù)與系數(shù)矩陣中的隨機元素,把總體最小二乘平差問題轉(zhuǎn)化為最小二乘平差問題,并通過適當變換提高了新解法的收斂速度。最后分別采用實測數(shù)據(jù)和模擬數(shù)據(jù)進行驗證,求解了本文算法與已有算法的估值結(jié)果。算例結(jié)果表明,本文算法能取得與已有算法相同的結(jié)果,是切實可行的。
【作者單位】： 東華理工大學測繪工程學院;流域生態(tài)與地理環(huán)境監(jiān)測國家測繪地理信息局重點實驗室;江西省數(shù)字國土重點實驗室;
【關(guān)鍵詞】： 總體最小二乘 部分變量含誤差模型 間接平差 平面坐標轉(zhuǎn)換 直線擬合
【基金】：國家自然科學基金(41204003;41161069;41304020) 測繪地理信息公益性行業(yè)科研專項(201512026) 江西省自然科學基金(20132BAB216004;20151BAB203042) 江西省教育廳科技項目(GJJ13456;KJLD12077;KJLD14049) 地理空間信息工程國家測繪地理信息局重點實驗室項目(201308) 東華理工大學博士科研啟動金(DHBK201113)~~
【分類號】：P207
【正文快照】： 總體最小二乘方法作為errors-in-variables(EIV)模型的嚴密估計方法,是近30年來發(fā)展起來的一種能同時顧及觀測向量誤差和系數(shù)矩陣誤差的數(shù)學方法[1]。最早可追溯到文獻[2]研究的單變量直線擬合問題,之后文獻[3—5]均對其進行了相關(guān)研究;文獻[6]提出了著名的奇異值分解(singula

【共引文獻】

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【相似文獻】

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  本文關(guān)鍵詞：Partial EIV模型的解法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：507711