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1.
已有加乘性混合误差模型参数估计方法能达到二阶精度,但精度评定方法只能达到一阶精度,若通过传统泰勒级数展开近似函数法来获取参数估值的二阶精度信息,由于加乘性混合误差模型中参数估值与观测值为一个复杂的非线性关系,必然需要复杂的求导运算。针对该问题,本文使用一种无须求导、无须了解非线性函数构成的比例无迹变换(scaled unscented transformation,SUT)法来计算参数估值的二阶精度信息。通过算例分析表明,利用SUT法求解加乘性混合误差模型能够有效避免复杂的求导运算,所求得的参数估值及其协方差阵均能达到二阶精度,从而验证了本文方法的可行性和优势。 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
3.
师芸 《武汉大学学报(信息科学版)》2014,(9)
扩展乘性误差模型的参数估计方法至加乘性混合误差模型,推导了其参数最小二乘、加权最小二乘参数估计,并在偏差分析的基础上推导了偏差改正加权最小二乘估计。模拟计算和分析验证了偏差改正加权最小二乘适用于加乘性混合误差模型的大地测量数据处理,具有二阶近似无偏性,且精度较高。 相似文献
4.
基于加权整体最小二乘的牛顿-高斯迭代算法,提出了一种抗差加权整体最小二乘模型。利用标准化残差构造权因子函数,并采用中位数法获得具有抗差性的单位权中误差估值,能同时实现观测空间和结构空间抗差。为获得标准化残差,利用线性近似的协因数传播律推导了加权整体最小二乘残差协因数阵的表达式,并给出模型的迭代计算方法。试验结果表明:对于加权整体最小二乘的粗差处理问题,本文提出的方法具有良好的抗差性能,参数估值与不含粗差时加权整体最小二乘的结果没有显著的差异,性能优于直接由残差构造的稳健加权整体最小二乘模型。 相似文献
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在抗差加权整体最小二乘算法中,抗差模型的抗差性与初值的好坏关系极大,若以最小二乘或整体最小二乘估值作为初值,必定会受到粗差污染而影响其抗差性。考虑到观测向量和系数矩阵存在相关性,首先推导了部分变量误差（partial errors-in-variables,Partial EIV）模型的加权整体最小二乘算法,在此基础上提出了一种利用中位参数法求解抗差迭代初值的相关观测抗差加权整体最小二乘算法。然后采用中位参数法确定抗差初值,考虑到可能出现的粗差对观测空间与结构空间的综合影响,基于标准化残差构造权因子函数,实现其抗差解法。仿真实验结果表明,此算法具有良好的抗差性能,其参数估计结果比传统算法精度更高,且随着粗差个数的增加,其抗差稳定性较好。 相似文献
6.
加权整体最小二乘方法是一种能同时顾及EIV（errors-in-variables）模型中系数矩阵和观测向量误差的参数估计方法。根据不同的应用场景,EIV模型则表现出不同的结构特征。"加权整体最小二乘EIO模型与算法"一文采用EIO模型处理EIV模型中的结构化问题*。为了将其与现有方法进行对比,本文罗列出4种处理EIV模型结构特征的方法,并归纳了8种参数估计公式。同时从精度评定的角度讨论了整体最小二乘解的一阶及更高阶精度近似评定方法。需要强调的是,针对EIV模型及其参数估计理论可以从函数模型、随机模型和参数估计方法3个方面展开研究,但各方法殊途同归。 相似文献
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整体最小二乘法不仅考虑观测向量的误差而且还考虑系数矩阵的误差,平差理论相对更为严密。在研究经典整体最小二乘法的基础之上,对系数矩阵元素是表达式或函数情况的非线性整体最小二乘模型进行了描述,用拉格朗日极值条件式推导了基于牛顿型解法的非线性整体最小二乘平差计算公式,并设计了一种对应的迭代算法。最后设计了两组模拟试验分析在观测向量和系数矩阵的输入向量等精度观测和非等精度观测两种情况下参数和验后方差的估计特点。试验结果表明,非线性整体最小二乘平差法获得的参数估计值比最小二乘平差法获得的估计结果更接近参数的实际值,方差分量(或中误差)估计结果也更接近先验值,本文给出的迭代算法是有效的。 相似文献
8.
“数字化科学工程”构建中的广义非线性数据处理的一种新算法 总被引：6，自引：3，他引：3
在当今各国正大力倡导的“数字国家”、“数字城市”、“数字矿山”等科学工程构建中的数据处理是基础和核心 ,其数据又具有多源、多维、多类型、多时态、多精度并具有非线性特征等特点 ,其数据处理的参数估计模型大都是复杂的非线性函数模型 ,模型中的参数有非随机参数 ,也有随机参数 ,这些系广义非线性数据处理 ,应采用广义非线性动态最小二乘数据处理的理论、方法来完成。本文提出了一种新的解算模型和解算方法 ,将问题分离 ,转换成单变量的一般非线性最小二乘问题求解。先按非线性拟合模型线性逼近法求得靠近真值的最优初值 ,再按非线性最小二乘解算方法求解参数估值。本方法使原来的高维方程得以简化 ,还不用计算二阶导数 ,大大简化了计算难度 ,并大大减少了迭代次数和计算工作量。 相似文献
9.
分析指出了在总体最小二乘解下,含有多列独立变量的(以下简称为多变量)变量含误差(errors-invariables,EIV)模型,其各列变量的改正数受对应的参数估值与观测向量先验精度的联合影响,参数估值与观测向量先验精度的乘积越大,则该列变量的改正数越大。因此,现有稳健总体最小二乘方法采用同一个单位权中误差对多变量EIV模型进行降权处理时,会优先对模型中的某一列变量进行降权处理,从而造成平差结果不合理甚至错误,称之为虚假稳健估计现象。鉴于此,提出了多变量稳健总体最小二乘平差方法,并导出了相应的参数估计与精度评定公式。该方法对含有粗差的多变量EIV模型的各列独立变量分别进行降权处理,从而避免虚假稳健估计现象的发生。仿真算例结果表明,当观测值含有粗差时,该方法能够有效避免虚假稳健估计现象的发生,并能够定位出粗差所对应的误差方程;相较于总体最小二乘和稳健最小二乘方法,该方法的参数估计结果更接近真值。 相似文献
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结合蒙特卡罗方法的精度评定特点,提出了一种将偏差和中误差作为评价指标的综合评价公式.利用所提出的综合评价公式评价神经网络算法(neural network algorithm,NNA)、基因遗传算法(genetic algo-rithm,GA)和模拟退火算法(simulated annealing,SA)在火山复式位错... 相似文献
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传统基于遥感的气温反演方法往往使用全局模型,从而忽略了气温分布及其时空影响异质性,特别是在较大区域尺度的研究中存在不足。针对长江经济带区域,引入时空地理加权神经网络模型,建立一种高精度的气温估计方法。通过在广义回归网络模型中建立局部模型来顾及时空异质性的影响,融合遥感数据、同化数据、站点数据,获取面域分布的近地表气温信息。采用基于站点的十折交叉验证方法对模型性能进行评估,结果表明,时空地理加权神经网络有效提高了气温估计的精度（均方根误差为1.899℃,平均绝对误差（mean absolute error,MAE）为1.310℃,相关系数为0.976）,与多元线性回归和传统的全局神经网络方法相比,MAE值分别降低了1.112℃和0.378℃。气温空间分布制图结果显示,该方法结果能很好地反映长江经济带气温空间上的差异和不同季节的特征信息,具有实际应用价值。 相似文献
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气象站点稀疏会导致观测到的近地表气温空间不连续,基于地表温度数据结合辅助变量估算气温成为获取气温空间分布的有效方式。目前,已有多种地表温度产品,但鲜有研究评估多源地表温度数据在估算气温时的精度及其适用性。针对该问题,首先,利用Google Earth Engine平台和随机森林算法,基于Landsat、中分辨率成像光谱仪(moderateresolution imaging spectroradiometer,MODIS)、全球陆面数据同化系统（global land data assimilation system,GLDAS）3种地表温度数据源估算了黄河流域近地表气温的最大值、最小值和平均值;然后,结合站点观测分析了多源地表温度估算气温的精度及适用性。结果表明,3种地表温度数据源估算夏季气温平均值时精度差异较小;对于气温极值估算,GLDAS数据显著优于MODIS和Landsat数据;每种数据源估算气温极值的精度低于其估算气温均值;此外,地表温度的时间分辨率会显著影响近地表气温的估算精度。该成果可以为长时序气温产品估算提供科学参考。 相似文献
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观测信息随机模型在参数估计、质量控制和精度评定过程中具有重要作用,准确的观测信息随机模型是北斗精密定位的基础。首先,利用简化的Helmert方差分量估计方法估计北斗三号卫星观测信息精度,并拟合模型系数;然后,利用全局检验和ω检验对基于分段函数、正弦函数、余弦函数和指数函数的随机模型进行统计检验,分析随机模型统计特性;最后,利用精密单点定位（precise point positioning,PPP）检验各随机模型对定位性能的影响。实验结果表明,北斗三号卫星的伪距和载波相位观测值精度均与高度角相关,且观测类型不同,相关程度不同;基于指数函数的随机模型在拟合误差、全局检验和ω检验中均表现出最优的性能,全局检验浮点解和固定解的误警率仅为5.1%和4.9%,ω检验伪距和载波相位最大误警率分别为5.8%和6.8%,PPP收敛时间最短,定位精度最高。基于指数函数的随机模型能够准确描述北斗观测信息精度,提高北斗三号卫星精密定位结果的精度和可靠性。 相似文献
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在嫦娥三号探月工程中,月球天平动参数是影响其着陆器定位精度的重要参数,研究月球天平动参数估计方法对于中国探月工程的发展具有重要意义。目前,月球激光测距（lunar laser ranging,LLR）是解算月球天平动参数的常用方法,该方法通过数值拟合将拟合系数放在历表文件中供用户读取。首先,基于差分甚长基线干涉测量技术（very long baseline interferometry, VLBI）解算月球物理天平动参数,其仿真结果表明,与DE421星历的插值结果对比,其欧拉角
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针对多种分布形式混合的观测数据,建立了p范混合模型,考虑到模型中混合数属于不完全数据,引入期望最大化(expectation-maximum, EM)算法,对该混合模型的参数进行估计,详细推导了p范混合模型参数估计的迭代公式,并给出了相应的迭代步骤。采用混合高斯分布数据、拉普拉斯分布与高斯分布混合数据及实测GPS观测值残差数据,验证了公式的正确性和适应性。算例结果表明,与单一概率分布相比,p范混合模型能够准确反映数据分布的实际情况,同时利用EM算法估计的模型参数具有较高的精度。 相似文献
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森林郁闭度是森林资源调查中的一个重要因子,对森林质量评价具有重要作用。随着人工智能技术和遥感技术的不断发展,研究如何利用深度学习有效协同不同空间覆盖能力的遥感数据实现区域森林郁闭度的估测具有重要意义。由此提出了一种协同应用高密度无人机激光雷达和高空间分辨率卫星遥感数据,对区域森林郁闭度进行定量估测的深度学习模型（UnetR）。对用于图像分类的Unet模型的损失函数进行改进,并在卷积层后加入批量归一化层,使其具有对连续变量进行定量估测的能力。与全卷积神经网络、随机森林和支持向量机回归模型进行对比实验。结果表明,UnetR模型的均方根误差较低,估测精度较高,为实现区域森林郁闭度遥感监测提供了一种人力成本低、自动化程度高的估测方法。 相似文献
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为了进一步提高冬小麦产量估测的精度,基于集合卡尔曼滤波算法和粒子滤波（particle filter, PF）算法,对CERES–Wheat模型模拟的冬小麦主要生育期条件植被温度指数（vegetation temperature condition index,VTCI）、叶面积指数（leaf area index, LAI）和中分辨率成像光谱仪（moderate-resolution imaging spectroradiometer, MODIS）数据反演的VTCI、LAI进行同化,利用主成分分析与Copula函数结合的方法构建单变量和双变量的综合长势监测指标,建立冬小麦单产估测模型,并通过对比分析选择最优模型,对2017—2020年关中平原的冬小麦单产进行估测。结果表明,单点尺度的同化VTCI、同化LAI均能综合反映MODIS观测值和模型模拟值的变化特征,且PF算法具有更好的同化效果;区域尺度下利用PF算法得到的同化VTCI和LAI所构建的双变量估产模型精度最高,与未同化VTCI和LAI构建的估产模型精度相比,研究区各县（区）的冬小麦估测单产与实际单产的均方根误差降低了56.25 kg/hm2,平均相对误差降低了1.51%,表明该模型能有效提高产量估测的精度,应用该模型进行大范围的冬小麦产量估测具有较好的适用性。 相似文献
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多时相InSAR(interferometric synthetic aperture radar)技术以其大范围、高时空分辨率、可以获取毫米级甚至亚毫米级形变信号等特点,被广泛应用于大范围地表沉降监测。针对目前时序分析在获取研究区影像和数据预处理上耗时量大的问题,利用LiCSAR(looking inside the continents from space with synthetic aperture radar)产品,采用时序分析新方法 LiCSBAS提高了解算效率。该方法采用整体干涉对质量检验和相位环闭合差,探测二维相位解缠存在的解缠误差,剔除相干性较低的干涉对和大误差像元。为了减弱大气误差的影响,利用通用型大气改正在线服务产品进行大气误差改正,并在此基础上提出了一种形变参数和大气相位联合估计方法。以成都平原地区和西部山区为例,获取2016—2020年共90景影像进行时序分析新方法实验研究。结果表明：（1）提出的联合估计算法在地形起伏明显地区可以有效地抑制大气误差的影响,同时在大气效应不明显的地区也不会错估而引入相位误差;（2）监测的大部分区域表现较为稳定,年际沉降形变速率... 相似文献