改进了系统差附加条件的半参数回归与模型精化

系统差之和∑si≠0时,利用附加系统差之和∑si＝0的半参数模型往往得不到较好的数据处理结果,文中从理论上对系统差附加条件进行了改进,并基于改进前、改进后的半参数模型以及经典最小二乘平差模型对系统差之和∑si≠0时的算例进行处理.结果表明,改进后的半参数模型大大提高了数据处理精度.     

回归模型误差补偿半参数法中正则矩阵任意时的参数估计

用试验观测数据建立的回归拟合模型不可避免地存在模型误差,将模型误差视为非参数分量列入回归模型的半参数模型是一种重要的回归模型.本文利用补偿最小二乘原理,导出了顾及预测点的半参数回归模型参数及模型误差的估计量,并对估计量进行精度评定,给出了估计量及精度评定的相应公式.在理论分析的基础上,得出了只要正则矩阵R的选取使法方程...     

利用半参数模型分离GPS基线中的系统误差

采用了两个新的正则化矩阵来分离高精度GPS基线向量处理中的系统误差,一是利用时间序列法选择的正则化矩阵;二是应用平稳随机过程的自协方差函数从双差观测值中提取的正则化矩阵。算例结果表明,本文选择的两种正则化矩阵处理的过程相对简单,速度快。     

正规化矩阵正定时半参数估计量的统计性质

利用补偿最小二乘原理构造加权惩罚平方和,得到半参数模型中正规化矩阵正定时参数和半参数的估计量.从偶然误差的统计特征出发,详细讨论这种平差方法得到的参数估值的一些统计性质,并对半参数平差与最小二乘法的参数估计值进行比较.理论分析表明,通过选取合适的平滑参数,半参数平差方法优于最小二乘法.另外从数理统计的角度对平滑参数的选取进行分析,得到平滑参数的取值范围,也给出了平滑参数对模型精度的影响.     

附加系统参数的半参数回归模型研究与比较

引入半参数的思想对附加系统参数的混合模型进行新解,推导出了模型正则化矩阵时参数平差的计算方法,求出了参数、非参数的估计量,模型的精度评定公式;通过模拟算例证明了半参数估计法的有效性;并对附加系统参数的半参数模型做了进一步的扩展。     

一种Partial EIV半参数模型的系统误差处理方法

在使用总体最小二乘求解参数时,若观测值中包含系统误差,此时得到的参数估值则会受到系统误差的影响,从而得到不可靠的解,因此必须削弱系统误差对参数估计的影响,以获得相对可靠的解。本文提出在partial errors-in-variables （Partial EIV）模型的基础上给观测值增加非参数部分（系统误差）,从而构建Partial EIV半参数模型;基于补偿最小二乘准则进行公式推导,并分别通过选取适当的正则化矩阵及通过L曲线法确定平滑因子。通过算例结果分析表明,与传统方法相比,本文的方法在一定程度上能够削弱系统误差的影响,得到更为可靠的参数解,从而验证了该方法的有效性和可行性。     

半参数模型精度研究

通过对时间序列测量数学模型的研究,将半参数回归分析方法引入AR(p)模型,利用算例对其模型精度进行比较研究,得出引入半参数后可以检查出一般模型不能检查出的粗差或模型误差,提高结果精度的结论。     

半参数测量平差模型与系统误差处理

考虑半参数测量模型L=Bx+S+Δ,x$Rd为未知回归参数,S为未知Borel函数。本文首先利用自然样条函数法,找到符合条件的非参数自然插值样条函数。其次利用偏残差法并综合最小二乘法,导出了这种平差方法的解算公式。最后,用一个算例说明了此方法的优越性。     

非线性半参数模型在GPS系统误差处理中的应用

本文总结了当前测量界对系统误差的处理方法,提出了用非线性半参数核估计来处理GPS双差定位中系统误差的方法,即用非线性半参数模型中的非参数分量表达双差模型中残余的系统误差。最后通过算例检验了此方法对于提取GPS双差定位中残余的系统误差的有效性。     

半参数模型与拟合推估模型的比较

在分析半参数模型与拟合推估模型的基础上,指出半参数模型可以包括拟合推估模型.在信号是随机量且其协方差矩阵已知时,通过选择合适的正则化参数,利用半参数模型可以改进拟合推估的结果.通过一个坐标变换的算例,比较这种情况下半参数模型和拟合推估模型的效果.     

Semiparametric Regreswsion and Model Refining

This paper presents a semiparametric adjustment method suitable for general cases.Assuming that the regularizer matrix is positive definite,the calculation method is discussed and the corresponding formulae are presented.Finally,a simulated adjustment problem is constructed to explain the method given in this paper,The results from the semiparametric model and G-M model are compared.The results demonstrate that the model errors or the systematic errors of the observations can be detected correctly with the semiparametric estimate method.     

Semiparametric regression and model refining

This paper presents a semiparametric adjustment method suitable for general cases. Assuming that the regularizer matrix is positive definite, the calculation method is discussed and the corresponding formulae are presented. Finally, a simulated adjustment problem is constructed to explain the method given in this paper. The results from the semiparametric model and G-M model are compared. The results demonstrate that the model errors or the systematic errors of the observations can be detected correctly with the semiparametric estimate method.     

半参数估计的自然样条函数法

用补偿最小二乘原理，得到了参数和非参数分量的惟一解，并通过模拟计算，对半参数回归模型和参数模型的计算结果进行了比较。结果表明，半参数回归方法能较好地将观测值中具有连续光滑特性的系统误差分离出来。     

自然样条半参数模型与系统误差估计

采用自然样条逼近的数据处理方法,探讨了自然样条半参数回归分析方法。在补偿最小二乘的原则下,利用三次样条函数构造补偿项,通过广义交叉核实函数自动选取光滑参数。自编程序进行计算,得到了回归参数向量和样条函数的补偿最小二乘估计。模拟计算表明,该方法适合于回归函数模型误差与测量系统误差的估计。     

半参数p-范极大似然回归

应用核权函数,在观测为误差单峰、对称的情况下,得到了一元p-范分布的半参数模型的计算公式.详细推导了p已知时一元p-范分布极大似然方程的解算公式,将半参数回归模型应用到极大似然平差的参数估计理论中,得到了一个比较好的算法.最后,构造了两个模拟平差问题,说明了此方法的优越性.     

半参数回归模型中非参数信号的推估--三次样条函数插值法

对于半参数回归模型yi=Xi^Tβ s(ti) e，在文献[1]的基础上考虑其非参数信号s(f)的推估j(f)，从而有利于研究非参数信号；接着给出了s(t)与s^-(t)的偏差大小，从而为推估的准确性提供理论依据；并以实例加以证明。     

利用半参数模型精化GPS绝对定位中残余的系统偏差

为了减弱GPS单点定位中残余的系统偏差对参数估值精度的影响,在误差方程中引入一非参数分量来表示测量中残余的系统误差,即利用半参数模型来精化GPS绝对定位的函数模型。最后利用实测GPS数据检验了此算法的有效性,计算结果表明在一定程度上该算法不仅能够提高参数估值的精度,而且还能提取出平差模型中残余的系统偏差。但因为半参数模型在测量数据处理中的应用才刚刚起步,还有许多问题值得在理论与实践上进行深入的探讨与研究。     

无缝线性回归与预测模型

建立回归模型常采用最小二乘方法并忽略自变量观测误差。尽管同时顾及自变量和因变量观测误差的总体最小二乘方法近年来得到了广泛研究,但在模型预测时,依然忽略了待预测自变量的观测误差。对此,本文提出了一种严格考虑所有变量观测误差的无缝线性回归和预测模型,该模型将回归模型的建立和因变量预测联合处理,在建立回归模型过程中对待预测自变量的观测误差进行估计并修正,从而提高了模型预测效果。理论证明,现有的几种线性回归模型都是无缝线性回归和预测模型的特例。试验结果表明,无缝线性回归和预测模型的预测效果优于现有的几种模型,尤其在变量观测误差相关性较大时,无缝模型对预测效果的改善更为显著。