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对于GPS精密单点定位,天线相位转绕误差无法通过星间求差法消除或者减弱,因此必须通过适当的模型加以改正。本文详细分析该误差的特性及其改正方法,并采用自编软件通过计算实例分析其对GPS精密单点定位的精度影响。 相似文献
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贝叶斯极限学习机（BELM）具有充分利用数据先验信息，可以自适应估计模型参数的特点。但在样本数量不断增加时，如果每次都对BELM重新训练将会降低计算效率。针对此问题，本文提出一种动态贝叶斯极限学习机（DBELM）方法以应用于变形监测数据实时预报。该方法以BELM训练的模型参数为初值，根据新增样本信息可对初始模型参数进行动态更新，并从理论上推导了相关计算公式。通过对仿真数据和实际变形数据进行详细分析表明：DBELM方法的预报精度要优于BELM、正则化极限学习机（RELM）、极限学习机（ELM）3种方法。特别是在长期持续预报过程中，其预报性能相对于其余3种方法优势明显。这充分表明了所提方法应用于变形监测数据预报领域具有可行性和有效性。 相似文献
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运用多参数的信息扩散估计的导线网平差 总被引：1，自引：1，他引：0
信息扩散估计技术被应用到水准网平差这一多维参数估计中,部分地解决了在测量数据处理中的应用问题。在此基础上,将多参数的信息扩散估计进一步推广到导线网平差中,并通过实例计算与传统预测方法进行了比较,结果表明,该方法具有较高的精度和推广应用价值。 相似文献