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EIV模型参数估计的新方法

汪奇生 杨德宏 杨腾飞

汪奇生, 杨德宏, 杨腾飞. EIV模型参数估计的新方法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2016, 41(3): 356-360. doi: 10.13203/j.whugis20140182
引用本文: 汪奇生, 杨德宏, 杨腾飞. EIV模型参数估计的新方法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2016, 41(3): 356-360. doi: 10.13203/j.whugis20140182
WANG Qisheng, YANG Dehong, YANG Tengfei. A New Method of Parameter Estimation for the EIV Model[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2016, 41(3): 356-360. doi: 10.13203/j.whugis20140182
Citation: WANG Qisheng, YANG Dehong, YANG Tengfei. A New Method of Parameter Estimation for the EIV Model[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2016, 41(3): 356-360. doi: 10.13203/j.whugis20140182

EIV模型参数估计的新方法

doi: 10.13203/j.whugis20140182
基金项目: 湖南省教育厅科研基金(15C0741)。
详细信息
    作者简介:

    汪奇生,硕士生,主要从事大地测量数据处理研究。wangqisheng0702@163.com

  • 中图分类号: P207

A New Method of Parameter Estimation for the EIV Model

Funds: The Scientific Research Foundation of Education Bureau of Hunan Province, China, No.15C0741.
  • 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。
  • [1] Golub G H, van Loan. An Analysis of the Total Least Squares Problem[J].SIAM J Numer Anal, 1980, 17: 883-893
    [2] Kong Jian,Yao Yibin,Wu Han.Iterative Method for Total Least-Squares[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2010,35(6):711-714(孔建,姚宜斌,吴寒. 整体最小二乘的迭代解法[J].武汉大学学报·信息科学版,2010,35(6): 711-714)
    [3] Wang Qisheng,Yang Dehong,Yang Jianwen. An Iteration Algorithm of Linear Regression Based on Total Least Squares[J].Journal of geodesy and geodynamics,2013,33(6):112-114(汪奇生,杨德宏,杨建文. 基于总体最小二乘的线性回归迭代算法[J]. 大地测量与地球动力学,2013,33(6):112-114)
    [4] Qiu Weining,Tao Benzhao,Yao Yibin, et al. The Theory and Method of Surveying Data Processing [M]. Wuhan: Wuhan University Press, 2008(邱卫宁,陶本藻,姚宜斌,等.测量数据处理理论与方法[M].武汉: 武汉大学出版社,2008)
    [5] Ding Keliang, Sheng Yunzhong, Ou Jikun.Methods of Line Fitting Based on Total Least-Squares[J]. Journal of Liaoning Technical University (Natural Science),2010,29(1): 44-47(丁克良,沈云中,欧吉坤. 整体最小二乘法直线拟合[J]. 辽宁工程技术大学学报(自然科学版), 2010,29(1) :44-47)
    [6] Yuan Qing, Lou Lizhi, Chen Weixian.The Application of the Weighted Total Least-Squares on Three Dimensional-Datum Transformation[J]. Acta Geodaetica et Cartographica Sinica, 2011,(Supp.): 115-119)(袁庆, 楼立志, 陈玮娴. 加权总体最小二乘在三维基准转换中的应用[J]. 测绘学报, 2011(增刊): 115-119)
    [7] Schaffrin B,Wieser A. On Weighted Total Least-Squares Adjustment for Linear Regression [J]. Journal of Geodesy, 2008,82(7): 415-421
    [8] Shen Y Z,Li B F, Chen Y. An Iterative Solution of Weighted Total Least-Squares Adjustment[J]. Journal of Geodesy,2011, 85(4): 229-238
    [9] Xu P L,Liu J N,Shi C.Total Least Squares Adjustment in Partial Errors-in-variables Models: Algorithm and Statistical Analysis[J]. Journal of Geodesy,2012, 86:661-675
    [10] Mahboub V.On Weighted Total Least-Squares for Geodetic Transformations [J].Journal of Geodesy, 2012,86(5): 359-367
    [11] Hu Chuan,Chen Yi, Peng You. On Mixed Structured Total Least Squares for Paramet Ersestimation[J].Journal of Geodesy and Geodynamics,2013,33(4):56-60(胡川,陈义,彭友.混合结构总体最小二乘参数估计[J].大地测量与地球动力学, 2013, 33(4): 56-60)
    [12] Liu Jingnan,Zeng Wenxian,Xu Peiliang. Overview of Total Least Squares Methods[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2013, 38(5): 505-512(刘经南,曾文宪,徐培亮.整体最小二乘估计的研究进展[J].武汉大学学报·信息科学版, 2013, 38(5): 505-512)
  • [1] 王乐洋, 邹传义.  乘性误差模型参数估计及精度评定的Sterling插值方法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2022, 47(2): 219-225. doi: 10.13203/j.whugis20200052
    [2] 王乐洋, 邹传义.  PEIV模型参数估计理论及其应用研究进展 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2021, 46(9): 1273-1283, 1297. doi: 10.13203/j.whugis20200312
    [3] 王乐洋, 孙坚强.  总体最小二乘回归预测模型的方差分量估计 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2021, 46(2): 280-288. doi: 10.13203/j.whugis20180450
    [4] 吕志鹏, 隋立芬.  基于非线性高斯-赫尔默特模型的结构总体最小二乘法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2019, 44(12): 1808-1815. doi: 10.13203/j.whugis20180104
    [5] 王乐洋, 李海燕, 陈晓勇.  拟牛顿修正法解算不等式约束加权总体最小二乘问题 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2018, 43(1): 127-132. doi: 10.13203/j.whugis20150333
    [6] 王乐洋, 余航.  火山Mogi模型反演的总体最小二乘联合平差方法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2018, 43(9): 1333-1341. doi: 10.13203/j.whugis20160469
    [7] 王乐洋, 许光煜, 陈晓勇.  附有相对权比的PEIV模型总体最小二乘平差 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2017, 42(6): 857-863. doi: 10.13203/j.whugis20150001
    [8] 王乐洋, 余航.  总体最小二乘联合平差 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2016, 41(12): 1683-1689. doi: 10.13203/j.whugis20140670
    [9] 王乐洋, 吴飞, 吴良才.  GPS高程转换的总体最小二乘拟合推估模型 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2016, 41(9): 1259-1264. doi: 10.13203/j.whugis20140421
    [10] 王乐洋, 许才军.  总体最小二乘研究进展 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2013, 38(7): 850-856.
    [11] 刘经南, 曾文宪, 徐培亮.  整体最小二乘估计的研究进展 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2013, 38(5): 505-512.
    [12] 张小红, 李盼, 李星星, 郭斐.  天线相位中心改正模型对PPP参数估计的影响 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2011, 36(12): 1470-1473.
    [13] 鲁铁定, 周世健.  总体最小二乘的迭代解法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2010, 35(11): 1351-1354.
    [14] 吴波, 汪小钦, 张良培.  端元光谱自动提取的总体最小二乘迭代分解 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2008, 33(5): 457-460.
    [15] 覃文忠, 王建梅, 刘妙龙.  混合地理加权回归模型算法研究 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2007, 32(2): 115-119.
    [16] 宁伟, 陶华学, 卿熙宏.  广义非线性最小二乘测量参数平差的快速差分迭代解算 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2005, 30(7): 617-620.
    [17] 王新洲.  非线性模型参数估计的直接解法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 1999, 24(1): 64-67.
    [18] 陶本藻, 刘大杰.  参数估计的统一模型——广义Gauss-Markov模型 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 1990, 15(4): 76-84.
    [19] 奚长元.  变形模型辨识与参数估计 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 1990, 15(2): 72-81.
    [20] 彭飞,王中,孟庆旭,邱封钦,杨玉锋,潘雄.  EM 算法在 P 范混合模型的参数估计中的应用 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 0, 0(0): 0-0. doi: 10.13203/j.whugis20200172
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出版历程
  • 收稿日期:  2014-06-17
  • 刊出日期:  2016-03-05

EIV模型参数估计的新方法

doi: 10.13203/j.whugis20140182
    基金项目:  湖南省教育厅科研基金(15C0741)。
    作者简介:

    汪奇生,硕士生,主要从事大地测量数据处理研究。wangqisheng0702@163.com

  • 中图分类号: P207

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。

English Abstract

汪奇生, 杨德宏, 杨腾飞. EIV模型参数估计的新方法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2016, 41(3): 356-360. doi: 10.13203/j.whugis20140182
引用本文: 汪奇生, 杨德宏, 杨腾飞. EIV模型参数估计的新方法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2016, 41(3): 356-360. doi: 10.13203/j.whugis20140182
WANG Qisheng, YANG Dehong, YANG Tengfei. A New Method of Parameter Estimation for the EIV Model[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2016, 41(3): 356-360. doi: 10.13203/j.whugis20140182
Citation: WANG Qisheng, YANG Dehong, YANG Tengfei. A New Method of Parameter Estimation for the EIV Model[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2016, 41(3): 356-360. doi: 10.13203/j.whugis20140182
参考文献 (12)

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