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摘要:
Partial errors-in-variables(Partial-EIV)模型作为EIV模型的扩展形式,其构造方式更有规律,解算方法更为简便,能有效应用于实际情况.针对已有Partial EIV模型方法未考虑观测向量和系数矩阵存在相关性这一情况,通过提取观测向量和系数矩阵组成的增广矩阵中非重复出现的随机元素,构建更具一般适用性的Partial EIV模型,在该模型的基础上,将特殊假定条件扩展到不限定观测数据相关性的一般情况,详细推导了观测向量和系数矩阵元素相关且不等精度情况下的加权总体最小二乘方法,通过算例试验,并与目前已有的解决EIV模型相关观测情况下的方法进行了比较分析,研究表明本文方法可以提高计算效率,更具一般性,特别是对于观测向量和系数矩阵中存在常数元素和重复元素的情况.
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文献信息
篇名 一种相关观测的Partial EIV模型求解方法
来源期刊 测绘学报 学科 地球科学
关键词 总体最小二乘 相关观测 部分变量误差模型 自回归模型
年,卷(期) 2017,(8) 所属期刊栏目 大地测量学与导航
研究方向 页码范围 978-987
页数 10页 分类号 P207
字数 6415字 语种 中文
DOI 10.11947/j.AGCS.2017.20160430
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王乐洋 东华理工大学测绘工程学院 60 310 10.0 15.0
10 许光煜 东华理工大学测绘工程学院 7 53 5.0 7.0
14 温贵森 东华理工大学测绘工程学院 5 32 3.0 5.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
总体最小二乘
相关观测
部分变量误差模型
自回归模型
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
测绘学报
月刊
1001-1595
11-2089/P
大16开
北京复兴门外三里河路50号
2-224
1957
chi
出版文献量(篇)
3170
总下载数(次)
17
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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