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相对最小二乘方法,总体最小二乘顾及了观测方程系数矩阵含有误差的情况,然而,当系统出现病态时,总体最小二乘受病态的影响将更加明显。因此,针对病态总体最小二乘问题解算方法的研究越来越多受到关注。文中基于总体最小二乘进行火山形变Mogi模型反演,针对反演过程中出现的病态性问题,采用虚拟观测解法、谱修正迭代解法、共轭梯度解法,通过模拟算例验证文中方法在抑制病态性方面的有效性。与一般总体最小二乘、正则化总体最小二乘等方法相比存在优势。 相似文献
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针对测量数据处理中存在的病态问题,该文提出采用共轭梯度方法求解病态总体最小二乘问题。利用Tikhonov正则化的思想构造目标函数,将总体最小二乘问题转化为无约束最优化问题,然后利用共轭梯度法进行求解,避免了过程中的矩阵求逆运算。通过模拟数值算例表明了该方法在解决病态总体最小二乘问题中的有效性,并分析比较了该方法同正则化总体最小二乘方法之间的差异。 相似文献
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针对测量数据处理中存在的病态问题,该文提出采用共轭梯度方法求解病态总体最小二乘问题。利用Tikhonov正则化的思想构造目标函数,将总体最小二乘问题转化为无约束最优化问题,然后利用共轭梯度法进行求解,避免了过程中的矩阵求逆运算。通过模拟数值算例表明了该方法在解决病态总体最小二乘问题中的有效性,并分析比较了该方法同正则化总体最小二乘方法之间的差异。 相似文献
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针对乘性误差模型的病态问题,引入Tikhonov正则化方法,导出了病态乘性误差模型的加权最小二乘正则化解.顾及加权最小二乘正则化法在求解病态乘性误差模型时,参数估值与观测值之间存在复杂的非线性关系,本文利用一种无需求导、通过加权的方式便能够计算非线性函数的均值和均方误差阵的比例对称采样的无迹变换(scaled unscented transformation,SUT)法,对病态乘性误差模型进行精度评定.模拟算例和真实算例结果表明,本文提出的加权最小二乘正则化迭代解法可以有效减弱模型的病态性,基于SUT法的精度评定方法能够得到比已有方法更为合理的精度信息,具有较强的适用性. 相似文献
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《测绘与空间地理信息》2020,(8)
受法矩阵小奇异值的影响,病态模型的最小二乘估值极不可靠,常用的正则化法如Tikhonov正则化法、截断奇异值法等均为有偏估计,谱修正迭代法通过在法方程两端加上改正项纠正了方程的病态性,反复迭代得到了病态方程的稳定数值解,因其未改变方程的等式结构,因此是一种无偏估计。本文在一般谱修正迭代法的基础上引入等式约束,利用Lagrange乘数法导出了等式约束病态模型的谱修正迭代解,并通过数值算例验证了公式的有效性和可行性。 相似文献
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利用最优正则化方法确定Tikhonov正则化参数 总被引：4，自引：0，他引：4
基于均方误差最小意义下运用最优正则化方法确定正则参数,推导了计算最优正则参数的公式,并结合算例分析比较了求解病态方程的L-曲线法、GCV法等常用的方法,算例表明,基于最小均方误差的Tikhonov正则化参数优化选取方法是一种可行有效的方法。 相似文献
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单频GPS快速定位中病态问题的解法研究 总被引：20，自引：3，他引：17
研究只利用少数历元GPS载波相位观测值进行快速定位时的新解法.在分析病态法矩阵结构特性的基础上,基于TIKHONOV正则化原理,提出一种选择正则化矩阵R的新方法,减弱法方程的病态性.与其他方法相比,新方法得到与模糊度准确值更接近的浮动解及其相应的均方误差矩阵.结合LAMBDA方法,用均方误差矩阵代替协方差阵确定模糊度的搜索范围,可准确快速地确定模糊度,最后得到基线向量的解.结合算例,将新解法与最小二乘估计、岭估计和截断奇异值法分别结合LAMBDA方法解算模糊度的结果进行比较分析,展示新解法的效果. 相似文献
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在对基本果蝇优化算法的优化流程进行深入分析的基础上,通过改变其随机搜索方向与增加搜索半径调整系数,给出了一种改进的果蝇优化算法(IFOA)。并在IFOA算法的目标函数中引入正则化项,提出了将IFOA算法与Tikhonov正则化方法进行结合以进行病态问题解算的方法。通过实例分析表明:该方法的解算精度要优于遗传算法和单一的Tikhonov正则化方法;在观测值含有粗差时,使用最小二乘法进行求解,其结果与真值的偏差会迅速增大,而此时本文方法的解算结果具有一定的稳健性。与以遗传算法为代表的智能搜索方法相比,本文方法具有参数设置少、计算速度快、寻优过程简单等特点,在病态问题解算中更具有实用性。 相似文献
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本文进一步完善定义了NLS问题的两种不适定性,对产生这两种不适定问题的现象进行了分析。借助于正则化理论,通过添加稳定泛函,结合高斯-牛顿法,构造了不适定NLS问题的正则化高斯-牛顿法求解公式;解决了普通高斯-牛顿法在迭代过程中其Jacobian矩阵是秩亏或者严重病态导致的不能收敛的问题;给出了非线性秩亏自由网平差的正则化高斯-牛顿法步骤;以几个经典NLS问题为例进行了数值实验,说明了本文所提方法的适用性。 相似文献
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单像空间后方交会可描述为非线性最小二乘问题，不可导、法方程系数矩阵病态以及陷入局部极值是造成其数值过程不收敛的主要原因。不同地区的控制点空间分布不具相似性，若把同一地区同一组控制点之下数张已知外方位元素的像片看作一个样本集，则在给定每个外方位元素初值的前提下，可通过监督学习方法求取外方位元素的整体下降方向；而对于单像空间后方交会中因前述原因不收敛的情况，则可采用整体下降方向近似解算。以此为出发点，提出一种单像空间后方交会求解的监督学习方法，主要过程是:①训练阶段，利用监督学习过程，对同一测区内不同姿态像片所组成的样本集进行整体外方位元素的求解，得到该测区外方位元素的整体下降方向集合；②测试阶段，对该测区的任意像片，给定外方位元素的初值，直接采用训练阶段得到的整体下降方向集合进行外方位元素的迭代求解。对比试验表明，该方法在数值过程收敛性与初值依赖性上均表现出较强的优势，并能克服欧拉角法因法方程系数矩阵病态而无法收敛的情况。 相似文献
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针对短基线集形变模型反演中法方程系数矩阵呈病态的问题,提出一种正则化稳健解算方法。该方法基于Tikhonov正则化理论,将形变速率求解问题转化为极小化问题,根据L-曲线法选取正则化参数,考虑最小二乘残差各个分量间的关系选取正则化矩阵,实现短基线集形变模型反演的稳健解算。分别采用LS法、岭估计法和Tikhonov正则化法对覆盖北京地区的29景ENVISAT ASAR数据进行处理,反演出研究区沉降速率图。通过对代表不同沉降情况的21个点的均方误差值和时间相干值、整个研究区的均方误差图等的对比分析,表明本文提出的短基线集形变模型反演的正则化稳健解算方法可获取更可靠的形变监测结果。 相似文献
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Bursa模型用于局部区域坐标变换的病态问题及其解法 总被引：17，自引：0，他引：17
GPS应用经常涉及坐标变换。用局部区域的GPS网数据求解的3维坐标变换模型的转换参数时,求得的转换参数特别是平移参数的精度较差。这是由于GPS网的范围太小,引起平移参数与旋转参数间存在强相关性,导致解算模型病态。正则化解法是求解病态方程的有效工具,本文探讨用正则化方法解算小范围GPS网3维坐标变换的转换参数,以提高转换参数的解算精度,扩大参数的使用范围;给出只对平移参数进行正则化的计算模型。500次模拟计算结果表明:正则化解参数转换外围点坐标的精度在统计上明显优于最小二乘解;且随外推距离增大,精度几乎成线性降低。 相似文献
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基于岭估计的有理多项式参数求解方法 总被引：5，自引：1，他引：4
在使用最小二乘法解算卫星遥感影像的RPC参数时,如果控制点非均匀分布或模型过度参数化,其法方程系数矩阵很容易产生病态,获得的解将偏离真值,甚至得到错误的解.使用岭估计可改善法方程的状态,保证解稳定.采用岭估计方法,通过所获取的不同岭参数对SPOT和QuickBird影像进行实验,证实L曲线法是一种稳定的、有效的岭参数确定方法,可显著提高RPC参数的解算精度. 相似文献
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基于虚拟观测的病态问题解法 总被引：2，自引：0，他引：2
在大地测量数据处理领域中,处理病态问题的主要方法有:岭估计方法、奇异值分解法(SVD)、Tik-honov正则化方法等,但是这些方法大多数是强调数学上的意义,没有充分联系大地测量的实际情况,因此不利于在测绘领域病态问题本质的理解和研究。为使病态问题的求解具有实际的物理意义,提出了基于虚拟观测的岭估计方法。该方法将先验约束条件作为一类互相独立的虚拟观测值,从而把病态问题转化为测量平差问题,然后运用Helmert方差估计法来确定岭参数。该方法还可以得到的参数之间的权矩阵,用它来代替虚拟观测值的权矩阵,重新对参数进行计算,则实现了该方法向广义岭估计的推广。实际算例分析的结果表明该方法不仅计算简单而且能保证结果精确。 相似文献
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Regularization method is an effective method for solving ill-posed equation. In this paper the unbiased estimation formula of unit weight standard deviation in the regularization solution is derived and the formula is verified with numerical case of 1 000 sample data by use of the typical ill-posed equation, i. e. the Fredholm integration equation of the first kind. 相似文献
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SHENYunzhong LIUDajie 《地球空间信息科学学报》2004,7(3):210-213
Regularization method is an effective method for solving ill-posed equation. In this paper the unbiased estimation formula of unit weight standard deviation in the regularization solution is derived and the formula is verified with numerical case of 1000 sample data by use of the typical ill-posed equation, i.e. the Fredholm integration equation of the first kind. 相似文献
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导出了正则化解的单位权方差无偏估计公式，并用第一类Fredholm积分方程这一典型的病态方程作算例验证了导出单位权方差无偏估计公式是正确的，可以用于正则化角的单位权方差估计。 相似文献