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PEIV模型参数估计新算法
引用本文:汪奇生,杨根新.PEIV模型参数估计新算法[J].测绘科学技术学报,2016(4):341-345.
作者姓名:汪奇生  杨根新
作者单位:1. 湖南软件职业学院,湖南 湘潭,411100;2. 云南国土职业资源学院,云南 昆明,652501
基金项目:湖南省教育厅科研项目(15C0741),云南省教育厅科学研究基金项目(2016ZZX252)。
摘    要:PEIV(Partial Errors-In-Variables)模型是EIV模型的扩展,它能解决系数矩阵含有非随机元素或存在结构特性的问题。针对常规PEIV模型算法的复杂性,提出了一种PEIV模型参数估计的新算法。该算法将系数矩阵含误差的元素看成是一类观测值,与平差模型原观测值构成两类观测值,将PEIV平差模型表示为类似于传统的最小二乘间接平差模型,再通过非线性最小二乘平差理论,推导出了算法的迭代公式和精度评定公式。算法迭代格式与间接平差类似,通过算例验证了算法的可行性和正确性。

关 键 词:PEIV模型  总体最小二乘  参数估计  迭代算法  非线性平差模型

A New Algorithm of Parameter Estimation for PEIV Model
WANG Qisheng,YANG Genxin.A New Algorithm of Parameter Estimation for PEIV Model[J].Journal of Zhengzhou Institute of Surveying and Mapping,2016(4):341-345.
Authors:WANG Qisheng  YANG Genxin
Abstract:EIV( Errors-In-Variables) model is expanded to PEIV( Partial Errors-In-Variables) model, in which not all the elements of the design matrix are random. A new iteration algorithm of totla least squares and accuracy eval-uation formulas for PEIV model are deuced by the nonlinear least squares adjustment theory and the method. The elements which contain errors in the coefficient matrix is taken as one class of observations. The examples illustrate that the new algorithm proposed in this paper is efficient and simple, which can be used in a general case in prac-tice.
Keywords:Partial Errors-In-Variables model  total least squares  parameter estimation  iteration algorithm  non-linear adjustment model
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