基于加权总体最小二乘法的GPS高程拟合   总被引：2，自引：2，他引：0  

赵辉  张书毕  张秋昭 《大地测量与地球动力学》2011,31(5):88-90

在GPS高程拟合中,针对传统最小二乘方法不能解决系数矩阵存在误差的问题,提出了一种基于加权总体最小二乘的拟合方法。对平面和二次曲面多项式建立更加合理的拟合模型,并给出了相应的迭代算法。实例计算表明,加权最小二乘方法能够得到更好的估计参数,高程异常值拟合精度也相应提高。  相似文献   

卫星重力梯度数据的归算与格网化处理     

钟波  刘华亮  罗志才  李振海 《大地测量与地球动力学》2011,31(3):79-84

给出引力梯度数据归算的二阶径向改正公式,计算结果表明选用高精度参考重力场模型可以有效控制归算误差的影响。比较加权平均法、Shepard曲面拟合法和最小二乘配置法用于卫星重力梯度数据格网化处理的精度和适用性,采用不同噪声背景的径向引力梯度数据进行格网化处理,计算结果表明：最小二乘配置法相比加权平均法和Shepard曲面拟合法具有明显优势,其格网化精度可满足高精度重力场恢复的需要,建议在实际计算中采用最小二乘配置法进行格网化处理。  相似文献   

二维Vondrak滤波在高程异常拟合中的应用     

吴芸芸  朱建军  左廷英 《大地测量与地球动力学》2011,31(6):132-135

将二维Vondrak滤波与多面函数拟合相结合应用到高程异常的拟合中,实例证明此方法在高程异常拟合中的应用是可行的,与单纯的多面函数拟合法相比,最大精度可提高76.4%,中误差降低54.72%。  相似文献   

Potential of support vector regression for prediction of monthly streamflow using endogenous property   总被引：2，自引：0，他引：2  

Rajib Maity  Parag P. Bhagwat  Ashish Bhatnagar 《水文研究》2010,24(7):917-923

In the recent past, a variety of statistical and other modelling approaches have been developed to capture the properties of hydrological time series for their reliable prediction. However, the extent of complexity hinders the applicability of such traditional models in many cases. Kernel‐based machine learning approaches have been found to be more popular due to their inherent advantages over traditional modelling techniques including artificial neural networks(ANNs ). In this paper, a kernel‐based learning approach is investigated for its suitability to capture the monthly variation of streamflow time series. Its performance is compared with that of the traditional approaches. Support vector machines (SVMs) are one such kernel‐based algorithm that has given promising results in hydrology and associated areas. In this paper, the application of SVMs to regression problems, known as support vector regression (SVR), is presented to predict the monthly streamflow of the Mahanadi River in the state of Orissa, India. The results obtained are compared against the results derived from the traditional Box–Jenkins approach. While the correlation coefficient between the observed and predicted streamflows was found to be 0·77 in case of SVR, the same for different auto‐regressive integrated moving average (ARIMA) models ranges between 0·67 and 0·69. The superiority of SVR as compared to traditional Box‐Jenkins approach is also explained through the feature space representation. Copyright © 2009 John Wiley & Sons, Ltd.  相似文献   

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王解先  冯宝新 《大地测量与地球动力学》2010,30(1):74-76

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保国寺旅游公路软土地基最终沉降量估算     

何宁  关秉洪  娄炎  吴毅  苏辉 《岩土力学》2006,27(Z2):86-90

利用软土地基的沉降计算方法,对保国寺旅游公路软土地基沉降进行计算分析。 对比该公路软土地基沉降观测成果,应用最小二乘法准则计算公路软土地基土性参数;根据所介绍的软土地基的沉降计算方法计算出该公路9个典型断面软土地基的工后沉降。  相似文献   

基于格网数据的洪水灾害风险评估方法——以日本新川洪灾为例   总被引：13，自引：1，他引：12  

张超万庆  张继权NorioOkada 励惠国 《地球信息科学学报》2003,5(4):69-73

本文对日本格网统计数据的历史、体系以及结构进行了介绍 ,并应用地理信息技术给出了各级格网的自动生成方法。同时以 2 0 0 0年日本新川洪水灾害为案例 ,建立了二维洪水演进水动力学模型 ,并采用地理信息系统与水动力学模型结合的方法对新川破堤洪水泛滥进行了模拟 ,同时对洪泛区灾害损失进行了评估 ,得到的结果为进一步评估洪水灾害风险以及确定合理的洪灾保险费率奠定了基础 ,对于格网统计数据在城市规划以及城市减灾等领域的应用也有一定的借鉴意义。  相似文献   

岩体初始应力场识别的随机方法   总被引：9，自引：1，他引：8  

李守巨  刘迎曦  王登刚  刘玉静 《岩土力学》2000,21(2):126-129

利用地下隧道开挖后变形收敛观测数据 ,采用最小二乘法研究了岩体初始应力场识别问题。 考虑了变形观测的随机性 ,建立了岩体初始应力场参数识别的随机方法 ,研究了变形观测的随机特性对识别结果的影响。待识别参数对目标函数的灵敏度越低 ,参数识别结果的标准差就越大 ,其可识别性越差  相似文献   

确定固结系数的固结速率半对数法     

张勇  孔令伟  白冰  李雄威 《岩土力学》2007,28(2):355-358

基于太沙基一维固结理论,推导了固结速率与固结时间的解析关系,为固结系数的求解开辟了新方法。该方法避免了图解法的缺陷,消除了初始沉降和次固结的影响。求解中采用最小二乘法原理,便于计算机数据处理。通过与现有方法比较,发现该方法准确、可靠和简便,可以在实际工程中推广应用。  相似文献   

基于迭代重加权最小二乘法的雨滴谱函数拟合研究北大核心          下载免费PDF全文

张宏群  陈思  周望  张晓宇  刘开辉 《气象科学》2022,42(2):235-243

传统的雨滴谱函数的拟合方法在不同的降水类型和不同分布函数下,可能存在拟合出来的雨滴谱函数与实际数据差异过大的情况,基于此问题,本文提出一种基于迭代重加权最小二乘法(Iterative Reweighed Least Square,IRLS)的雨滴谱函数拟合方法。利用Parsivel激光雨滴谱仪2019年7—10月在海南安定获得的225组层状云降水样本和110组对流云降水样本数据进行实验,通过不断更新权值,迭代计算,从而求出待估计参数。模拟结果表明了该方法应用在不同降水类型和不同分布函数下,对比阶矩法和最小二乘法得到的拟合优度都是最接近1的。  相似文献