导读:本文包含了方差分量模型论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:方差,模型,分量,偏差,高程,精度,枢轴。
方差分量模型论文文献综述
刘志平,朱丹彤,余航,张克非[1]（2019）在《等价条件平差模型的方差-协方差分量最小二乘估计方法》一文中研究指出提出等价条件闭合差的方差-协方差分量最小二乘估计方法,简称LSV-ECM法。首先,利用等价条件平差模型建立了基于等价条件闭合差二次型的方差-协方差分量估计方程,由矩阵半拉直算子将其变换为线性Gauss-Markov形式,进而通过最小二乘准则导出了具有模型通用性、形式简洁性且满足无偏性和最优性的方差-协方差分量估计公式。其次,证明了LSV-ECM方法与残差型VCE方法的等价性,并在此基础上通过计算复杂度定量分析了所提方法的计算高效性。最后,通过边角网平差和中国区域GNSS站坐标时序建模及其结果分析,验证了所提新方法的正确性和计算高效性。(本文来源于《测绘学报》期刊2019年09期）
王乐洋,丁锐,吴璐璐[2]（2019）在《SUT法偏差改正的Partial EIV模型方差分量估计及其精度评定》一文中研究指出由于部分变量误差(partial errors-in-variables,Partial EIV)模型方差分量估计精度评定理论不完善,将SUT采样法应用于Partial EIV模型的最小范数二次无偏估计(the minimum norm quadratic unbiased estimator, MINQUE),利用方差分量估计修正随机模型并以此作为先验信息对观测向量进行SUT法采样得到参数的加权均值和二阶精度信息。考虑到非线性模型的偏差,进行偏差改正,再通过SUT法对改正后的参数采样计算二阶精度信息。通过算例实验验证,结合SUT法和方差分量估计求解Partial EIV模型,能够有效地避免复杂的求导运算,并获得更为精确的参数估值和合理的二阶精度信息,表明偏差改正的必要性。(本文来源于《大地测量与地球动力学》期刊2019年07期）
戴理文,王胜平[3]（2019）在《通用EIV模型的方差分量估计》一文中研究指出针对通用EIV模型平差解算时随机模型的不准确情况,将通用EIV模型转换成附有参数的条件平差模型,得到方差分量估计具有一般性且符合平差的要求。文中选用EIV模型为平差模型,转换出通用EIV模型的最小二乘方差分量估计,并给出相应的迭代算法。通过实验算例的对比分析,验证本文算法的可行性与可靠性,通用EIV模型的方差分量估计具有一般性,根据不同的形式,可以得到与已有方法相同的平差结果。(本文来源于《测绘工程》期刊2019年04期）
王乐洋,温贵森[4]（2019）在《偏差改正的Partial EIV模型方差分量估计》一文中研究指出针对Partial EIV模型的方差分量估计中未考虑参数估值偏差所带来的影响,将Partial EIV模型视为非线性函数得到参数估值的偏差及二阶近似协方差表达式,计算得到偏差改正后的参数估值,结合方差分量估计方法,更新由参数估值影响的矩阵变量,给出了基于偏差改正的方差分量估计迭代方法。试验结果表明,参数估值及其协方差主要受参数估值偏差大小的影响,加入偏差改正能够得到更加合理的参数估值及方差分量估值,偏差改正后的方差分量估值可更加合理地评估参数估值的精度信息。(本文来源于《测绘学报》期刊2019年04期）
孙坚强,王乐洋,吴璐璐[5]（2018）在《GPS高程转换联合模型的方差分量估计》一文中研究指出GPS高程转换精度主要由2个方面影响,一是传统方法将求解转换参数和变换待求点的高程异常值分成2步计算,且在第2步计算时忽略了高程异常待求点的坐标误差。二是由于随机模型不准确的原因导致GPS高程转换精度降低。为解决以上2个问题,基于二次多项式曲面拟合模型,采用GPS高程转换联合模型的方差分量估计方法对其进行解算。实验表明,给出的方法具有可行性且能够提高转换精度。(本文来源于《江西科学》期刊2018年04期）
温贵森[6]（2018）在《Partial EIV模型的方差分量估计及其应用研究》一文中研究指出在平差数据处理中,观测值的先验权值往往存在不可靠性,如何根据平差的函数模型与随机模型进行随机模型的修正从而得到更加合理的参数估值是一个值得研究的重要问题。变量误差(EIV,error-in-variables)模型是顾及了系数矩阵误差的平差模型,针对EIV模型中系数矩阵存在随机元素与非随机元素的情况有部分变量误差(Partial EIV,partial error-in-variables)模型;总体最小二乘(TLS,total least squares)方法为EIV模型及Partial EIV模型的严密估计方法。相比于Partial EIV模型丰富的参数估计方法,Partial EIV随机模型的研究较少,未对随机模型进行扩展研究,需要进一步发展。本文根据已有的方差分量估计方法,扩展Partial EIV随机模型形式,考虑总体最小二乘参数估值的偏差及方差分量估计中出现的负方差,研究Partial EIV模型更为一般性的方差分量估计方法并将其应用于实际中,旨在获得修正随机模型下更加合理的参数估值及观测值权重信息。本文的具体研究如下:研究了Partial EIV模型的非负最小二乘方差分量估计方法。首先推导了Partial EIV模型的最小二乘方差分量估计公式并给出相应的迭代算法,分析了Partial EIV模型方差分量估计与已有方法的等价性;其次针对负方差的出现,将非负最小二乘估计方法应用于非负最小二乘方差分量估计中,给出相应的迭代步骤。本文推导的方法继承了原有Partial EIV模型的优势,且可以得到非负约束下的方差分量估值。研究了相关观测和偏差改正的Partial EIV模型方差分量估计方法。推导了相关观测情形下的迭代算法及方差分量估计方法,将Partial EIV模型视为非线性模型,线性化得到最小二乘形式并进行方差分量估计公式的推导,验证了不同方差分量估计方法公式的等价性;考虑Partial EIV模型参数估值的偏差,将偏差改正与参数估计和方差分量估计作为整体进行迭代计算,基于二阶近似函数法进行偏差改正后方差分量估计参数估值的精度评定。算例结果表明,方差分量估计方法可以得到修正随机模型下更加合理的参数估值,且在模拟算例中估计得到的方差分量估值与验前给定的方差分量相近,加入偏差改正可以得到更优的结果,尤其是当参数估值偏差较大时效果更加明显。研究了方差分量估计方法在病态Partial EIV模型中的应用。虚拟观测法是准则带参数的通用方法,将虚拟观测方程作为一类观测值,进行两类数据的联合平差,推导了病态Partial EIV模型虚拟观测法的方差分量估计表达式,使用方差分量估计方法确定病态问题的正则化参数,此时赋予了正则化参数实际意义,即正则化参数为观测值之间的权比;将虚拟观测方程与实际观测方程整体作为非线性函数,基于二阶导数得到参数估值的二阶近似协方差,并计算均方误差进行病态问题的精度评定。算例结果表明,虚拟观测方法在处理病态问题是很有效的,参数估值的均方误差很小,说明了结果的有效性,且方差分量估计方法在确定正则化参数时收敛较快;一阶近似协方差与二阶近似协方差的差别受非线性函数非线性强度的影响,非线性强度越强,偏差越大,一阶与二阶近似方差相差越大。基于本文的Parital EIV模型方差分量估计方法的研究,将这些方法应用于GPS高程拟合及长白山天池火山Mogi模型反演中。考虑GPS高程拟合中平面坐标精度高于高程精度,进行方差分量估计从而得到更合理的GPS高程拟合转换参数;针对Mogi模型非线性的特点,介绍了线性化过程及协因数阵的计算方法,在Mogi联合反演中加入虚拟观测方程进行病态问题处理,使用方差分量估计方法确定正则化参数。研究表明,方差分量估计方法可以很好的修正观测数据的随机模型信息,在Mogi模型反演中,本文方法得到了Mogi模型反演时叁类数据联合解算下合理的压力源参数估值,有一定的实用价值。(本文来源于《东华理工大学》期刊2018-06-12）
李永琴[7]（2018）在《非平衡异方差两向分类随机效应模型方差分量区间估计》一文中研究指出本文研究了非平衡异方差的两向分类随机效应模型中方差分量的区间估计问题,研究工作包含以下两个方面:1.基于置信分布方法在两向分类随机效应模型中对我们感兴趣的方差分量的区间估计问题作了研究.先构造出方差分量的渐近置信分布和组合的渐近置信分布,再根据置信分布的优良性质得到方差分量的置信区间.最后通过数值模拟将基于置信分布方法和已有方法所构造的置信区间从经验覆盖率和平均区间长度两方面作了对比,模拟结果表明,在大多数情况下,置信分布方法表现相对较优.2.基于信仰广义推断方法在两向分类随机效应模型中对我们感兴趣的方差分量的区间估计问题作了研究.先根据所有方差分量(包括随机误差项的方差)的最小充分统计量构造他们的枢轴方程,再通过解我们感兴趣的方差分量的隐式方程来构造它们的信仰广义枢轴量,进而得到方差分量的置信区间.最后通过数值模拟将所构造的置信区间与基于置信分布方法和已有方法所获得的置信区间从经验覆盖率和平均区间长度两方面作了对比,模拟结果表明,信仰广义推断方法与置信分布方法相比,表现各有优势,与其他方法相比,在大多数情况下表现较好.(本文来源于《山西师范大学》期刊2018-03-20）
王乐洋,温贵森[8]（2018）在《相关观测PEIV模型的最小二乘方差分量估计》一文中研究指出针对相关观测的部分变量误差(partial errors-invariables,PEIV)模型并考虑平差时随机模型的不准确,将函数模型作为非线性最小二乘并进行泰勒展开迭代求解,结合最小二乘方差分量估计方法,推导了相关观测PEIV模型的最小二乘方差分量估计公式,并给出了相应的迭代算法,通过公式推导得到相关观测PEIV模型的最小二乘方差分量估计与已有方差分量估计方法等价。实验结果表明,相关观测下对随机模型进行修正的方差分量估计方法可以得到更加合理的参数估值,该方法更具一般性。(本文来源于《测绘地理信息》期刊2018年01期）
刘计洪,胡俊,李志伟,朱建军,孙倩[9]（2017）在《基于应力应变模型与方差分量估计的InSAR监测叁维地表形变》一文中研究指出合成孔径雷达干涉测量(Interferometric synthetic aperture radar,InSAR)技术具有大范围、高空间分辨率、高精度等优点,已经被广泛地应用地表形变监测领域。但是在融合多平台多轨道多源In SAR数据估计叁维地表形变时,多源异质的In SAR数据的权重比例往往无法准确获得,导致叁(本文来源于《2017中国地球科学联合学术年会论文集（二十叁）——专题46：空间大地测量与地壳动力学、专题47：空间大地测量的全球变化研究》期刊2017-10-15）
陈冉冉,李高荣[10]（2017）在《面板数据交互固定效应模型的方差分量检验》一文中研究指出研究了面板数据交互固定效应模型中方差分量的检验问题.首先依据模型中误差项的估计构造辅助回归模型,然后根据该辅助回归构造检验统计量,对模型中的异方差性进行检验.进一步,通过构造不同的辅助回归模型和检验统计量可以判别异方差的来源.在一定正则条件下,得到了检验统计量在原假设和备择假设下的渐近分布,并说明所提出的检验方法不依赖于误差分布.最后,通过模拟研究对本文的检验方法进行评价,说明所提检验方法是有效的.(本文来源于《数学学报(中文版)》期刊2017年05期）
方差分量模型论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
由于部分变量误差(partial errors-in-variables,Partial EIV)模型方差分量估计精度评定理论不完善,将SUT采样法应用于Partial EIV模型的最小范数二次无偏估计(the minimum norm quadratic unbiased estimator, MINQUE),利用方差分量估计修正随机模型并以此作为先验信息对观测向量进行SUT法采样得到参数的加权均值和二阶精度信息。考虑到非线性模型的偏差,进行偏差改正,再通过SUT法对改正后的参数采样计算二阶精度信息。通过算例实验验证,结合SUT法和方差分量估计求解Partial EIV模型,能够有效地避免复杂的求导运算,并获得更为精确的参数估值和合理的二阶精度信息,表明偏差改正的必要性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
方差分量模型论文参考文献
[1].刘志平,朱丹彤,余航,张克非.等价条件平差模型的方差-协方差分量最小二乘估计方法[J].测绘学报.2019
[2].王乐洋,丁锐,吴璐璐.SUT法偏差改正的PartialEIV模型方差分量估计及其精度评定[J].大地测量与地球动力学.2019
[3].戴理文,王胜平.通用EIV模型的方差分量估计[J].测绘工程.2019
[4].王乐洋,温贵森.偏差改正的PartialEIV模型方差分量估计[J].测绘学报.2019
[5].孙坚强,王乐洋,吴璐璐.GPS高程转换联合模型的方差分量估计[J].江西科学.2018
[6].温贵森.PartialEIV模型的方差分量估计及其应用研究[D].东华理工大学.2018
[7].李永琴.非平衡异方差两向分类随机效应模型方差分量区间估计[D].山西师范大学.2018
[8].王乐洋,温贵森.相关观测PEIV模型的最小二乘方差分量估计[J].测绘地理信息.2018
[9].刘计洪,胡俊,李志伟,朱建军,孙倩.基于应力应变模型与方差分量估计的InSAR监测叁维地表形变[C].2017中国地球科学联合学术年会论文集（二十叁）——专题46：空间大地测量与地壳动力学、专题47：空间大地测量的全球变化研究.2017
[10].陈冉冉,李高荣.面板数据交互固定效应模型的方差分量检验[J].数学学报(中文版).2017
论文知识图
