【摘 要】
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针对变量误差模型系数矩阵含有常数项的情况,部分变量误差模型在平差时只提取系数矩阵中的随机元素进行处理,较大程度的减少了参数估计的个数。为了进一步提高部分变量误差模型的参数估计效率,文中根据极大似然估计原理提出了一种部分变量误差模型的极大似然估计算法,并分析和比较了该算法与文献中几种算法的关系,证明算法之间的等价性。最后采用两个算例进行验证,结果表明文中算法能取得与已有算法一致的结果,而且具有迭代格
【机 构】
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中国地质大学（武汉）地理与信息工程学院,湖北工业大学土木建筑与环境学院
【基金项目】
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湖南省自然科学基金资助项目(2017JJ5035),湖北省桥梁安全监控技术与装备工程技术研究中心开放基金项目(QLZX2014010)。
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针对变量误差模型系数矩阵含有常数项的情况,部分变量误差模型在平差时只提取系数矩阵中的随机元素进行处理,较大程度的减少了参数估计的个数。为了进一步提高部分变量误差模型的参数估计效率,文中根据极大似然估计原理提出了一种部分变量误差模型的极大似然估计算法,并分析和比较了该算法与文献中几种算法的关系,证明算法之间的等价性。最后采用两个算例进行验证,结果表明文中算法能取得与已有算法一致的结果,而且具有迭代格式简单,计算效率高的优点。
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