【摘 要】
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为了抑制采样点中粗差对DEM构建精度影响,本文以较高精度的多面函数(MQ)为基函数,发展了一种MQ迭代加权抗差算法(MQ-R)。MQ-R以传统MQ计算结果为初始值,以MQ函数模拟值与对应
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(41101433、41371367);山东省优秀中青年科学家科研奖励基金项目(BS2012HZ010);青岛市科技计划基础研究项目(13-1-4-239-jch)
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为了抑制采样点中粗差对DEM构建精度影响,本文以较高精度的多面函数(MQ)为基函数,发展了一种MQ迭代加权抗差算法(MQ-R)。MQ-R以传统MQ计算结果为初始值,以MQ函数模拟值与对应采样点的差值确定采样点权重,以加权MQ优化初始值,重复迭代直至收敛。以数值模拟曲面为研究对象,本文比较并分析了采样误差服从正态分布、被污染的正态分布,以及Cauchy分布时MQ-R与MQ模拟结果精度。数值分析表明,当采样误差服从正态分布时,MQ-R计算精度和传统MQ相当;随着污染率的提高,MQ计算精度急剧降低,而MQ-R计算结果受粗差影响较小;当采样误差来源于C(0,1)分布时,MQ计算结果完全失真,而MQ-R可在一定程度上抑制粗差影响。总之,相比于传统MQ算法,MQ-R不仅具有较高的计算效率,而且有较高的抗差性。
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