附不等式约束的总体最小二乘迭代算法

发布时间：2017-07-05 21:12

  本文关键词：附不等式约束的总体最小二乘迭代算法

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【摘要】：基于惩罚函数和测量平差中权的思想,提出了附不等式约束的总体最小二乘平差模型,即利用惩罚函数对不等式约束方程构造约束权,通过零权和无限权将不等式约束转换为等式约束,从而将不等式约束平差准则转化为传统的测量平差准则。同时,根据非线性最小二乘平差理论,用构造结构矩阵的方法来顾及系数矩阵的结构性,推导了附不等式约束的总体最小二乘迭代算法。该算法迭代格式与传统的间接平差类似,只需经过若干次迭代便能得到最优解。
【作者单位】： 湖南软件职业学院建筑工程学院;云南国土资源职业学院测绘地理信息学院;
【关键词】： 不等式约束 EIV模型 总体最小二乘 迭代算法 惩罚函数
【基金】：湖南省教育厅科研项目(15C0741) 云南省教育厅科研基金(2016ZZX252)~~
【分类号】：P207.2
【正文快照】： 总体最小二乘(total least squares)是一种能同时考虑系数矩阵误差的方法[1],受到各领域学者的广泛关注。在测量数据处理中,总体最小二乘估计方法对应的平差模型为EIV(errors invariables)模型。对于EIV模型的解算,国内外学者进行了深入研究[2-9]。其中,文献[2]运用拉格朗日原

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本文编号：523609