本文關(guān)鍵詞：帶有有界約束的觀測(cè)數(shù)據(jù)的平差方法

  更多相關(guān)文章： 最小二乘 有界約束 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 總體最小二乘

【摘要】：摘要：在測(cè)量數(shù)據(jù)的獲取中經(jīng)常存在不確定性,這些不確定性區(qū)別于普通的誤差,通常沒有固定的數(shù)值,也無法確定其統(tǒng)計(jì)信息。傳統(tǒng)基于“不確定性即隨機(jī)性”假設(shè)的平差方法不僅不能更好的估計(jì)這種不確定性,甚至?xí)黾庸烙?jì)結(jié)果的不確定性。在測(cè)量數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域廣泛應(yīng)用的最小二乘方法,使用簡(jiǎn)便,但通常只考慮觀測(cè)向量的誤差,而忽略掉系數(shù)矩陣的誤差。近幾年受測(cè)繪界廣泛關(guān)注的總體最小二乘方法可以在一定程度上減小不確定性的影響,但是總體最小二乘方法即要顧及測(cè)量不確定性,又要顧及系數(shù)矩陣的不確定性,這種整體平差的準(zhǔn)則有時(shí)會(huì)造成過度校正,尤其是在系數(shù)矩陣與測(cè)量向量不確定度的先驗(yàn)信息已知的情況下。因此應(yīng)用不確定度理論,建立新的平差準(zhǔn)則,提出更優(yōu)的測(cè)量數(shù)據(jù)處理方法以適度有效的抑制不確定性的影響是非常有必要的。 本文針對(duì)前面的問題主要進(jìn)行了以下研究工作： 1、針對(duì)測(cè)量數(shù)據(jù)處理中可能存在的系數(shù)矩陣同一列帶有相同界的誤差約束問題,給出滿足處理這類問題的適合的平差準(zhǔn)則和平差方法。 2、研究了帶有有界約束(框型約束)的觀測(cè)數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,并分析解的最優(yōu)性。 3、建立了帶有有界誤差約束的平差模型及一般性平差準(zhǔn)則,即系數(shù)矩陣與觀測(cè)向量的范數(shù)小于某個(gè)常數(shù)的函數(shù)模型,研究相應(yīng)的平差方法,并分析了其算法與最小二乘方法和總體最小二乘方法平差的效果,因?yàn)槠讲顪?zhǔn)則顧及到了誤差是有界約束的這一先驗(yàn)信息,所以新的平差方法能得到更好的參數(shù)結(jié)果。
【關(guān)鍵詞】：最小二乘 有界約束 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 總體最小二乘
【學(xué)位授予單位】：中南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：P207.2
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-7
• 目錄7-9
• 1 緒論9-12
• 1.1 研究背景9-10
• 1.2 國內(nèi)外發(fā)展動(dòng)態(tài)10-11
• 1.3 本文研究的主要內(nèi)容及組織結(jié)構(gòu)11-12
• 2 總體最小二乘平差與有界不確定性問題12-17
• 2.1 最小二乘平差12
• 2.2 總體最小二乘平差12-13
• 2.3 系數(shù)矩陣不確定性問題13-14
• 2.4 有界不確定系數(shù)矩陣的min-max平差準(zhǔn)則14-15
• 2.5 有界不確定系數(shù)矩陣的min-min平差準(zhǔn)則15-17
• 3 有界不確定數(shù)據(jù)的平差準(zhǔn)則17-25
• 3.1 有界約束問題的平差準(zhǔn)則17-18
• 3.2 有界約束問題的參數(shù)解18-19
• 3.3 參數(shù)解及幾種特殊情況的分析19-23
• 3.4 解算實(shí)例與數(shù)據(jù)分析23-25
• 4 有界約束平差的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法25-28
• 4.1 Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在優(yōu)化問題上的應(yīng)用25-26
• 4.2 有界約束平差的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)造26-28
• 5 帶有有界約束平差的計(jì)算方法28-36
• 5.1 帶有有界約束平差模型28-29
• 5.2 帶有有界約束平差模型的解算29-32
• 5.3 帶有有界約束平差模型解算實(shí)例和分析32-36
• 6 總結(jié)與展望36-38
• 6.1 本文總結(jié)36
• 6.2 展望36-38
• 參考文獻(xiàn)38-41
• 攻讀碩士學(xué)位期間主要研究成果41-42
• 致謝42

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

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本文編號(hào)：570648