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1.
为提高基于F-范数的不确定性平差模型的解算效率，给出直接迭代算法进行参数估计。该算法无需SVD，解算过程简单且易于编程计算，同时给出迭代不收敛时的SVD-解方程算法。二元线性拟合及沉降观测AR模型的算例结果表明，这2种算法正确可行，与SVD-迭代算法具有等价性。当迭代收敛时，宜使用直接迭代算法，收敛速度更快，解算效率更高；当迭代不收敛时，可釆用SVD-解方程算法。 相似文献
2.
本文将不确定性平差模型与参数的有界不确定性相结合,建立有界不确定性平差模型,并从等式约束出发,利用无限权和零权的思想,将不确定性平差算法与不等式约束中的罚函数相结合,提出有界不确定性平差迭代算法,并通过算例验证其可行性和有效性。 相似文献
3.
大地测量数据往往包含许多不确定性，可能导致所建立的函数模型产生病态，影响参数估计的准确性和可靠性。通过研究边坡变形非线性时变系统的力学原理，利用多项式拟合方法改进原模型，在参数解算过程中，考虑到测量数据的不确定性给解算结果带来消极影响，通过限制不确定度，利用min-max准则，提高参数解算的准确性，并将预测变形结果与实测边坡位移数据对比。结果表明，带不确定性的平差算法（least-square with uncertainty，ULS）与最小二乘平差（least-squares，LS）和整体最小二乘平差（total least-square，TLS）相比，其预测结果更接近实际测量数据，证明了改进的边坡变形非线性时变系统预测变形的有效性。 相似文献
4.
讨论附加线性不等式约束的条件平差模型的解算思路。根据K-T定理,对拉格朗日乘子λ进行约束,通过迭代算法求解满足K-T条件的拉格朗日乘子,进而求得未知参数的最佳估值,并用算例验证该方法的可行性。 相似文献
5.
针对带不确定性的平差算法（least-square with uncertainty，ULS）中不确定度的选择问题，提出类L曲线法，并在位错模型中进行实验，解算位错参数。通过与LS和TLS的解算结果进行比较发现，ULS的解具有更高的精度，最高优于LS和TLS近60%。 相似文献
6.
利用先验信息对参数加以约束,建立非线性不等式约束平差模型,并提出一种新的岭估计算法解算该平差模型。2个病态算例实验证明了本文算法的有效性,且计算结果精度高于普通岭估计。 相似文献
7.
针对系数矩阵含有一列常数列的线性回归总体最小二乘平差问题,提出一种总体最小二乘平差模型。在此基础上,推导了线性回归总体最小二乘的迭代算法,并采用一个算例验证了模型和算法的可行性。 相似文献
8.
基于惩罚函数和测量平差中权的思想,提出了附不等式约束的总体最小二乘平差模型,即利用惩罚函数对不等式约束方程构造约束权,通过零权和无限权将不等式约束转换为等式约束,从而将不等式约束平差准则转化为传统的测量平差准则。同时,根据非线性最小二乘平差理论,用构造结构矩阵的方法来顾及系数矩阵的结构性,推导了附不等式约束的总体最小二乘迭代算法。该算法迭代格式与传统的间接平差类似,只需经过若干次迭代便能得到最优解。 相似文献
9.
针对传统最小二乘法以及总体最小二乘法不完全适合于系数矩阵带有有界误差,及有界不确定性数据平差方法也不能直接用于系数矩阵只是部分带有有界误差的问题,基于有界误差问题的平差方法,给出解决部分有界问题的迭代算法,并验证该方法的有效性。 相似文献
10.
针对目前水准测量中尺度比参数的附加系统参数的平差模型,本文对模型进行重构,提出尺度比参数的附加系统参数的partial errors-in-variables（Partial EIV）模型,给出总体最小二乘准则下的解算公式及迭代算法。实际算例和模拟数据结果表明,本文方法与传统方法在处理尺度比参数为附加系统参数时的效果基本一致,并给出相关的理论依据。 相似文献
11.
近年来,随着遥感空间数据广泛应用于生态系统,推动了区域尺度生态遥感参数模型的发展。敏感性分析对识别模型关键参数,降低模型不确定性和完善模型具有重要作用。区域尺度的生态遥感参数模型,在进行模型参数敏感性分析时,由于涉及到空间数据的复杂运算,单机环境无法满足快速分析的要求。为了提高生态遥感参数模型空间敏感性分析效率,本文以青藏高原为研究区域,利用植被光合模型VPM(Vegetation Photosynthesis Model)和开源云计算平台Hadoop,设计和实现了基于Sobol′的生态遥感参数模型空间敏感性分析并行算法,并在实验室集群环境下进行算法分析,验证了算法的有效性和适用性。该算法的核心是利用MapReduce并行编程技术,对空间敏感性分析中的地图抽样和模型迭代过程进行任务分割,将分割后的子任务分配至不同的计算节点进行并行计算。实验表明,本文提出的并行策略,能有效缩短地图抽样和模型迭代计算时间,相比于单机算法,并行算法的运行速度提高了14倍左右。 相似文献
12.
基于云模型和FCM聚类的遥感图像分割方法 总被引：7，自引：0，他引：7
模糊C均值算法由于具有良好的聚类性能而被广泛应用于图像分割领域,但聚类中心的初始化问题一直影响着该算法的运行效率。好的初始聚类中心,可以使算法很快收敛于最优解,而不合适的初始聚类中心,不仅需要更多的迭代次数,而且还可能使算法最终收敛于局部最优解。文章结合云模型和FCM(模糊C均值)聚类算法,提出了一种遥感图像分割的新方法。利用云变换解决模糊C均值聚类算法的初始化中心选择问题,可以根据样本特性自动确定聚类中心值及个数,并以较少的迭代次数收敛到全局最优解,提高了模糊C均值遥感图像分割方法的效率,具有较好的稳定性和鲁棒性。文章选取三幅TM遥感图像作为样本,分别利用云模型的FCM方法和传统的FCM方法对样本进行分割实验,实验表明采用云模型的FCM方法不仅能够取得较好的分割效果,而且大大减少了使算法收敛的迭代次数,提高了分割的效率。 相似文献
13.
提出一种求解不等式约束秩亏平差问题的新算法,该算法将先验信息表示为不等式形式,并与秩亏平差模型构成不等式约束秩亏平差模型。结合Karush-Kuhn-Tucker条件可将该模型转化为线性互补问题,然后利用Lemke算法求解,克服了秩亏网中必要起算数据不足的问题,能保证解的唯一性。最后,模拟附先验信息的秩亏的GPS观测网,并结合多种经典的秩亏平差方法,验证了Lemke算法在处理不等式约束秩亏问题上的有效性。 相似文献
14.
基于不确定度理论,建立参数有界约束下的平差模型。为克服不等式约束模型单边约束的缺陷,从最小二乘出发,将问题转化为附有箱型约束的二次规划问题,提出一种求解参数最优估值的新算法,并给出参数估计的统计性质。数值实验表明,新算法简单、可行,具有较快的收敛速度,并能够在一定程度上减少部分数值的部分不确定性。 相似文献
15.
在最小二乘平差准则基础上，把病态平差问题转化为无约束的二次规划问题，并利用优化理论分析病态对平差解的影响。通过共轭梯度搜索算法在可行域中寻找最优步长因子，自动寻找最速下降方向，并给出迭代初值的设置方法。分析近似计算中病态问题与局部最优解的关系，讨论局部最优解的快速迭代方法，并通过实例验证算法的有效性，计算迭代的速度。由于整个过程没有对法方程系数矩阵进行求逆计算，该算法可用于处理大规模系数矩阵高病态的平差问题。 相似文献
16.
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