共查询到10条相似文献，搜索用时 31 毫秒
1.
非线性最小二乘参数平差迭代算法 总被引：7，自引：1，他引：7
在非线性最小二乘问题现有的3类主要算法－－高斯－牛顿法、阻尼最小二乘法和最小二乘的拟牛顿法的基础上，引入了综合性能更优的非线性规划的SQPM（序列二次规划法）算法，并且为进一步提高SQPM算法迭代的收敛性，对其步长策略进行了改进。改进的SQPM算法成为无需精确计算参数概略值的非线性最小二乘参数平差的实用和有效算法。 相似文献
2.
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
3.
阻尼最小二乘法或称Ｌｅｖｎｂｅｒｇ－Ｍａｒｑｕｒｔ法是我们在时间序列分析中经常用到的一种实用的非线性最小二乘算法。本文指出了常用阻尼最小二算法的不足之外，并提出了一种实用的改进算法－三点搜索法。实例表明改进的算法不仅可以提高计算速度，而且可以得到更好的求解结果。 相似文献
4.
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
5.
针对测绘领域中函数模型为非线性函数的线性组合的特殊结构,本文提出了基于Moore-Penrose广义逆和立体矩阵的可分离非线性最小二乘解算方法。该方法首先利用变量投影算法消除可分离非线性模型中的线性参数,将包含两类参数的原非线性优化问题转化为仅含有非线性参数的最小二乘问题。然后,基于Moore-Penrose广义逆矩阵的微分和立体矩阵理论计算最小二乘目标函数的一阶导数,进而采用非线性优化的LM方法求解非线性参数的最优估值。最后,根据最小二乘方法求解线性参数的最优估值。通过指数函数模型拟合和机载LiDAR全波形参数求解试验与传统参数不分离优化方法进行对比,结果表明,基于Moore-Penrose广义逆和立体矩阵的可分离非线性最小二乘解算方法对待求参数初值依赖性低,同时避免了迭代过程中线性参数导致的病态问题,算法稳定性好,为测绘领域中可分离非线性最小二乘问题的解算提供了一种思路,也拓展了可分离非线性最小二乘方法的应用。 相似文献
6.
7.
GPS网平差的多元响应-非线性最小二乘模型及其解的最优化混合算法 总被引：1，自引：1，他引：0
在控制网中,用GPS测量,可以同时测得一个点的基线向量,在具有起算数据时可获得观测点的三维坐标等多个响应变量值,将这些响应变量包含的信息综合起来,可以得到参数的更精确的估计。本文针对GPS测量数据为多元响应数据的特点,建立了一个GPS网平差的多元响应-非线性最小二乘模型,针对该模型,结合拟牛顿法和信赖域算法建立了一个新非线性优化的混合算法,该算法具有全局收敛性和超线性收敛性。 相似文献
8.
针对无线传感网络进行室内定位过程中由于信号非视距(NLOS)传播导致精度低的问题，提出一种基于改进高斯-牛顿法的NLOS误差消除室内三维定位模型.该模型基于欧式距离，利用最小二乘算法得到目标位置的初始解，并根据改进的高斯-牛顿法对非线性最小二乘估计值进行迭代，进一步降低NLOS误差的影响，收敛得到最终的精确位置.实验结果表明：该模型在三维空间的定位误差约在0.64 m，最大定位误差不超过1.29 m，误差小于1.2 m的概率为96.5%，较其他定位方法有更好地定位效果. 相似文献
9.
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