不等式约束PEIV模型的最优性条件及SQP算法

发布时间：2020-12-24 10:32

　　基于约束非线性规划理论的最优性条件,推导了不等式约束PEIV（partial errors-in-variables）模型在加权最小二乘准则下取得最优解的一阶必要条件和二阶充分条件,以此作为算法设计的依据和检核解最优性的标准。根据序列二次规划算法,将非线性目标函数和约束方程在近似值处用泰勒级数展开,转换为二次规划子问题,采用积极约束算法同时估计模型参数和系数阵元素。数值模拟算例和线性回归的结果表明,新算法可行有效,具有良好的计算效率。 

【文章来源】：武汉大学学报(信息科学版). 2020年07期 北大核心

【文章页数】：6 页

【文章目录】：
1 ICPEIV模型的最优性条件
    1.1 一阶必要条件
    1.2 二阶充分条件
2 ICPEIV模型的SQP算法
3 算例分析
    3.1 数值算例1
    3.2 数值算例2
    3.3 直线拟合算例
4 结语


【参考文献】：
期刊论文
[1]求解三维坐标转换参数的整体最小二乘新方法[J]. 姚宜斌,黄书华,张良,胡羽丰,李国平.  武汉大学学报(信息科学版). 2015(07)
[2]附有不等式约束的加权整体最小二乘算法[J]. 曾文宪,方兴,刘经南,姚宜斌.  测绘学报. 2014(10)
[3]多元总体最小二乘在三维坐标转换中的应用[J]. 黄令勇,吕志平,任雅奇,陈正生,王宇谱.  武汉大学学报(信息科学版). 2014(07)
[4]空间直线拟合的整体最小二乘算法[J]. 姚宜斌,黄书华,孔建,何军泉.  武汉大学学报(信息科学版). 2014(05)
[5]总体最小二乘方法在空间后方交会中的应用[J]. 陈义,陆珏,郑波.  武汉大学学报(信息科学版). 2008(12)



本文编号：2935497