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本文将文献[1]定义的固有非线性性和参数效应非线性性应用到GPS双差载波非线性模型中,并根据这两个指标判断当流动站采用不同精度的初值时,平差模型应该选择非线性模型还是线性模型.通过比较不同精度的初始值的定位精度得到:GPS双差载波非线性模型的非线性强度较弱;即使采用单历元单点定位的结果作为初始值,GPS双差载波相位定位模型也能按照近似线性化的方法求解;而当采用地心坐标作为初始值时,求解流动站的坐标必须按照非线性最小二乘的理论计算,这时利用高斯-牛顿法迭代几次就能收敛. 相似文献
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在参数估计中,非线性模型直接精密解算缺乏高效的方法,线性近似存在模型误差,而线性化取高次项导致模型复杂不具实用性。研究表明经典边角网可以不考虑线性近似的模型误差问题,本文以任意旋转角的非线性Bursa-Wolf模型参数解算为例,以不存在模型误差的直接严密解为参照对比,采用线性近似模型的高斯牛顿迭代方法解算非线性模型。试验结果显示,线性化取一次项虽然存在模型误差,但高斯牛顿迭代能以指定精度收敛,可获得更优于非线性严密直接解的精度,该发现对非线性模型解算的研究具有参考价值。 相似文献
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基于贝叶斯理论的线性与非线性模型反演方法（Fukuda-Johnson,F-J）已广泛应用于地球物理模型的线性-非线性参数反演。但F-J方法的反演结果可能受马尔可夫链蒙特卡洛采样（Markov chain Monte Carlo,MCMC）经验参数选择的影响,而反复调试合适的经验参数需耗费大量计算时间。对线性与非线性模型进行线性化后,也可以利用迭代最小二乘方法反演,但该方法难以选择合适的初始值。为提高参数反演计算效率和避免参数初值选择影响,提出了一种以F-J方法模型解为初始值的迭代最小二乘方法。该方法只需计算一次F-J方法模型解和有限次最小二乘迭代,既提高了F-J方法的反演效率,又能获得迭代最小二乘全局最优解。针对模拟数据实验和实际数据算例,分别采用F-J方法、随机生成初始值的迭代最小二乘方法和以F-J方法结果为初值的迭代最小二乘方法进行参数反演。结果表明,直接使用F-J方法时,MCMC采样参数会影响反演结果;直接进行迭代最小二乘反演时,初始值选取不当会导致迭代无法收敛到正确的结果;以F-J方法的结果作为迭代最小二乘方法的初始值进行反演,可以充分发挥F-J方法的全局最优性和迭代最小二乘方法计算量小、稳定性好的优势。 相似文献
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非线性普通秩亏自由网平差模型强度曲率度量 总被引：2，自引：0，他引：2
在非线性平差模型强度的曲率度量基础上, 提出非线性普通秩亏自由网平差模型强度的曲率度量。这对有效地解决非线性普通秩亏自由网平差模型线性化近似的容许问题,并对分析非线性普通秩亏自由网平差的参数置信域以及非线性最小二乘估计量的统计性质具有重要意义。 相似文献
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GPS测码伪距绝对定位的几种算法 总被引：6，自引：1，他引：5
GPS定位方程是非线性的,一般处理方法是按泰勒级数展开取至一次项进行线性化,再利用最小二乘原理求解,如果所取观测站坐标的初始值具有较大的偏差,略去二次微小量的模型误差,对解算结果将产生不能忽略的影响。本文研究分析了GPS测码伪距绝对定位的传统算法,并提出了一种通过求差法将GPS绝对定位的非线性观测方程转化成线性方程直接求解测站坐标的新算法,通过实例计算表明该方法计算简单,不需要测站的初始坐标信息,不需要求导计算和迭代计算,对于提高GPS测码伪距单点定位的解算速度和精度具有重要的意义。 相似文献
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非线性模型的一种半参数估计方法 总被引：2，自引：1，他引：1
提出用半参数估计理论来解求非线性问题的思想,即用半参数模型中的非参数分量表达非线性模型线性化后的近似余项,推导基于最小二乘核估计的相应解算公式,通过算例试验分析表明,此法对于非线性强度较强的模型,其效果较为明显. 相似文献
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“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
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基于同伦法的非线性最小二乘平差统一模型 总被引：2，自引：1，他引：2
基于非线性同伦思想，提出了非线性同伦最小二乘平差统一模型，该方法既可适用于满秩网非线性最小二乘平差，也可适用于秩亏网非线性最小二乘平差。算例表明，对于精度较差的初始值，算法仍能精确地收敛到原方程的参数估值。 相似文献
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本文根据建设用地需求量与社会经济发展指标之间存在的内在关系,提出了基于多元优化组合的建设用地需求量预测模型。文中选择总人口、GDP、全社会固定资产投资、财政支出总额四项指标作为自变量、以年建设用地量作为因变量,基于单变量拟合方程对建设用地增量的精度贡献,构建多元非线性组合模型,并用土地利用效率变化修正系数修正模型结果,预测新增建设用地量。对未来建设用地需求量做出合理的预测,有利于政府部门关于土地的使用与规划,避免了有限土地资源的浪费[1]。 相似文献
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王新洲 《武汉大学学报(信息科学版)》2000,25(4):358-361
导出了非线性模型平差中单位权方差的严密估计公式 ,证明了线性模型平差中单位权方差的估计公式是其特例 ,给出了在实际工作中用近似公式代替严密公式的理论根据 相似文献
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一个非线性最小二乘混合算法及其在多源多维多类型测量数据联合非线性处理中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
建立了一个多源、多类型观测量联合处理的数学模型,针对该模型,结合非线性最小二乘的两种常用算法———修正的高斯—牛顿法与阻尼最小二乘法,建立了一个非线性最小二乘的混合算法,该算法不仅具有全局收敛性,而且在一定条件下局部二次收敛。通过算例验证了算法的有效性。 相似文献
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