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摘要:
考虑系数矩阵含非随机元素和不同位置含相同随机元素的结构化特征,PEIV (partial errors-in-variables)模型较一般的EIV模型更为严格.现有PEIV模型加权整体最小二乘(weighted total least squares,WTLS)估计算法需多次迭代,影响计算效率.通过利用观测值误差和系数矩阵误差的统计性质构造非线性目标函数,并以此推导了新的PEIV模型WTLS估计的计算公式,同时设计了相应的Fisher-Score算法.算例分析结果表明,相比较而言,Fisher-Score算法迭代次数较少,计算效率得到大大提升.
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文献信息
篇名 PEIV模型WTLS估计的Fisher-Score算法
来源期刊 武汉大学学报(信息科学版) 学科 地球科学
关键词 PEIV模型 加权整体最小二乘 Fisher-Score算法
年,卷(期) 2019,(2) 所属期刊栏目 学术论文
研究方向 页码范围 214-220
页数 7页 分类号 P207
字数 语种 中文
DOI 10.13203/j.whugis20170061
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 郭飞霄 16 7 2.0 2.0
3 赵俊 9 8 1.0 2.0
7 李琦 4 3 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
PEIV模型
加权整体最小二乘
Fisher-Score算法
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
武汉大学学报(信息科学版)
月刊
1671-8860
42-1676/TN
大16开
武汉市珞喻路129号武汉大学测绘校区
38-317
1957
chi
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