EIV模型参数估计的新方法

发布时间：2017-12-13 19:25

  本文关键词：EIV模型参数估计的新方法

  更多相关文章： EIV模型 总体最小二乘 参数估计 迭代算法 非线性平差模型

【摘要】：提出了一种EIV(errors-in-variables)模型参数估计的新方法,即根据非线性最小二乘平差理论,并用构造结构矩阵的方法来顾及系数矩阵的重复元素和常数项,推导了其迭代算法和精度评定公式。新方法统一了总体最小二乘、加权总体最小二乘以及结构总体最小二乘三种算法,并给出了详细的解算步骤。新方法的推导过程及其迭代格式较为简单,易于程序实现。最后通过两个实例验证了本文方法的有效性和可行性。
【作者单位】： 昆明理工大学国土资源工程学院;湖南软件职业学院;
【基金】：湖南省教育厅科研基金(15C0741)~~
【分类号】：P207
【正文快照】： 总体最小二乘(TLS)自从被Golub提出以来[1],在各个领域都得到了广泛的应用。由于其能顾及系数矩阵的误差,在理论上较最小二乘(LS)严密。对于测量数据处理中系数矩阵含有误差的总体最小二乘问题,通常需要建立相应的EIV(errors-in-variables)模型来进行参数估计。关于EIV模型参

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本文编号：1286316