為了由測(cè)量點(diǎn)識(shí)別既有線路中的緩和曲線參數(shù),研究了基于參數(shù)方程的緩和曲線正交擬合迭代優(yōu)化方法.首先,通過特征值分析,闡明了由于病態(tài)性的存在,在迭代過程中,常規(guī)的Gauss-Newton （GN）算法會(huì)發(fā)散.其次,提出了雙目標(biāo)優(yōu)化模型,將GN算法與最速下降法結(jié)合,確定了正交擬合緩和曲線的Levenberg-Marquardt（LM）算法.同時(shí)提出了在尋優(yōu)過程中,評(píng)估當(dāng)前迭代位置距離最優(yōu)位置的遠(yuǎn)近來動(dòng)態(tài)設(shè)置LM參數(shù).最后以一段緩和曲線的實(shí)測(cè)點(diǎn)為例,隨機(jī)取樣了5 000例初值,采用蒙特卡羅方法對(duì)比了GN算法和LM算法擬合緩合曲線的性能.試驗(yàn)結(jié)果表明:GN算法擬合緩合曲線不收斂;對(duì)于不同的初始值,LM算法都收斂到相同的最優(yōu)值,體現(xiàn)了LM算法具有良好的穩(wěn)健性;LM算法的迭代次數(shù)最少為5次,最大為50次,平均為16.8次,迭代次數(shù)和初值與最優(yōu)值位置的遠(yuǎn)近相關(guān). 

【文章頁數(shù)】：6 頁

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于中線坐標(biāo)的地鐵調(diào)線優(yōu)化算法[J]. 宋占峰,彭欣,吳清華.  西南交通大學(xué)學(xué)報(bào). 2014(04)
[2]正交距離圓曲線擬合方法[J]. 丁克良,劉全利,陳翔.  測(cè)繪科學(xué). 2008(S1)
[3]正交最小二乘曲線擬合法[J]. 丁克良,歐吉坤,趙春梅.  測(cè)繪科學(xué). 2007(03)



本文編號(hào)：3703145