总体最小二乘平差中粗差的可区分性

发布时间：2018-03-24 12:49

  本文选题：总体最小二乘　切入点：相关系数　出处：《测绘科学》2017年07期

【摘要】：针对总体最小二乘中粗差的可区分性,在Partial-EIV模型加权总体最小二乘算法的基础上引入了两个备选假设下的可靠性理论,给出了分析总体最小二乘粗差可区分性的方法。通过直线拟合的算例分析,说明本文的方法是可行的,能够有效地分析总体最小二乘中粗差的可区分性,并发现采用总体最小二乘求解直线拟合时,存在粗差不可区分的情况,也就意味着粗差是不可定位的。对于其它计算模型也可能存在粗差不可区分的情况,须加以注意。
[Abstract]:Aiming at the differentiability of gross error in the total least squares, the reliability theory under two alternative assumptions is introduced on the basis of Partial-EIV model weighted population least squares algorithm. This paper gives a method to analyze the discriminability of the gross error of the total least squares. The example of straight line fitting shows that the method in this paper is feasible and can effectively analyze the differentiability of the gross error in the total least squares. It is also found that the gross error is indistinguishable when the total least squares is used to solve the straight line fitting, which means that the gross error is inlocatable, and that there may be indistinguishable gross error in other computing models, which should be paid attention to.
【作者单位】： 江西信息应用职业技术学院测绘工程系;东华理工大学测绘工程学院;江西信息应用职业技术学院电子商务与管理系;
【基金】：国家自然科学基金项目(41204003,41374007,41464001) 江西省科技落地计划项目(KJLD12077) 江西省教育厅科技项目(GJJ13457) 中国博士后基金项目(94773) 江西省中青年教师发展计划访问学者专项项目(2012-132) 江西省远航工程计划项目(2013-132)
【分类号】：P207

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本文编号：1658370