排序方式: 共有5条查询结果,搜索用时 0 毫秒
1
1.
2.
在测量平差中,如何准确地找出对设计阵的复共线性产生很大影响的观测值(这种观测值称为复共线性强影响观测值),并进行恰当的处理,以便取得高精度的平差成果是一个具有实用价值但目前尚未得到重视的问题.为此,文中回顾和分析了现有的探测方法,在此基础上采用矩阵扰动分析的理论和方法,通过计算每个观测值对条件数的影响率,提出了探测复共线性强影响观测值的新方法--影响比法,并通过算例验证了该方法的有效性. 相似文献
3.
4.
MSE准则下岭-主成分组合估计与LS估计的比较与选择 总被引:1,自引:1,他引:0
研究了测量平差Gauss—Markov模型中岭-主成分组合估计与LS估计的比较与选择问题。首先在均方误差(MSE)准则下对岭-主成分组合估计与LS估计进行了比较,得到了岭-主成分组合估计优于LS估计的椭球条件;然后运用Monte Carlo方法对这些条件进行了假设检验;最后通过数值实验说明,在一定显著性水平下当原假设被接受时,可采用岭-主成分组合估计对LS估计做出比较有效的改进,当原假设被拒绝时,应该仍采用LS估计。 相似文献
5.
1