EIV模型相关论文
基于结构风险最小化原则,提出了可以实现高维数据降维的线性EIV模型参数的LASSO估计(LE)方法,并给出了其数值解的迭代算法.为说明L......
加权总体最小二乘法(weighted total least squares,WTLS)是估计EIV(errors-in-variables)模型未知参数的一种理论相对严密的方法,......
在分析三维基准转换的非线性EIV(Errors-In-Variables)模型和现有整体最小二乘算法的基础上,提出了一种基于Gauss-Helmert模型的三......
利用场景的几何特性研究目标图像间的约束关系，是近年来利用几何不变量解决透视投影问题比较突出的研究成果之一，在三维计算机视觉研......
关于EIV模型即被解释变量和解释变量都存在随机误差,加权整体最小二乘(WTLS)法是一种有效的估计方法,能够达到较高的预测精度。但......
回归预测模型是对传统回归模型的进一步扩展,不仅涉及回归模型的固定参数估计,而且将模型预测纳入平差的部分内容,更加符合实际解......
本文是EIV(Errors in Variables)模型的实际应用研究。EIV模型是指观测变量含误差的模型,它是一类统计模型的总称。质量控制中的数......
加权整体最小二乘(WTLS)法是一种可同时顾及被解释变量和解释变量随机误差的估计方法,能够达到较高的预测精度.但是,该方法只考虑......
针对摄影测量、计算机视觉、三维激光扫描、遥感影像几何纠正等领域中观测数据的特性,将y≈Aξ的变量含误差模型(EIV)拓展为y≈A(x......
期刊
在日常测绘生产实践中,常会遇到不等精度直线拟合的问题,利用加权整体最小二乘算法可以有效解决此类问题.首先对待解决问题借助EIV......
多项式函数法是GPS高程拟合的常用方法,而常规的最小二乘解算方法没有考虑系数矩阵误差这一问题。该文分析了不同形式的多项式函数......
在经典的遥感图像配准中,多项式回归模型一般假设参考控制点(RCPs)是没有误差的。然而,实际情况是RCPs含有误差,并且不同图像之间R......
当误差含变量(EIV)模型的设计矩阵病态时,采用普通整体最小二乘(TLS)算法得不到稳定的数值解。为了减弱病态性,在整体最小二乘准则......
针对铁路线路正矢数据特征，考虑自变量、因变量同时存在误差的情况，提出EIV（Error-in-Variables）模型下的加权总体最小二乘法（WTLS）进行......
在球面拟合中,系数矩阵中含有球面点坐标,所以同样存在误差,故采用总体最小二乘拟合球面更合理。但系数矩阵不同位置有相同元素,从......
针对三维坐标转换参数求解的问题,首先根据三维坐标转换模型中系数矩阵既含有随机元素又含有非随机元素的特点,把三维坐标转换模型......
传统大地测量应用中的基准转换往往涉及小角度旋转,可只考虑旋转角的一阶量采用线性化方法求解。现代空间测量技术成果应用的基准......
Partial Errors-in-Variables(Partial EIV)模型是EIV模型的扩展形式,权阵构造简单,当系数矩阵中存在非随机元素和随机元素时,Part......
加权整体最小二乘方法是一种能同时顾及EIV(errors-in-variables)模型中系数矩阵和观测向量误差的参数估计方法。根据不同的应用场......
本文提出一种基于UD(upper-diagonal)分解与偏差补偿结合的辨识方法,用于变量带误差(errors-in-variables,EIV)模型辨识.考虑单输......
针对目前水准测量中尺度比参数的附加系统参数的平差模型,本文对模型进行重构,提出尺度比参数的附加系统参数的partial errors-in-......
分析指出了标度总体最小二乘方法(STLS)存在的问题,提出了一种隐式标度因子的标度总体最小二乘方法(Im STLS)。区别于现有STLS方法......
Gauss-Markov模型能对误差进行有效的配赋,因此成为测量界应用最为广泛的数据处理方法。经典的Gauss-Markov模型假定函数模型已知......
在GPS高程拟合中,针对传统最小二乘方法不能解决系数矩阵存在误差的问题,提出了一种基于加权总体最小二乘的拟合方法。对平面和二......
针对系数矩阵含有一列常数列的线性回归总体最小二乘平差问题,提出一种总体最小二乘平差模型。在此基础上,推导了线性回归总体最小......
在三维激光扫描仪使用过程中,为了减小点云拼接时的误差问题,本文利用同方差多元变量的EIV(Errors In Variables)模型及总体最小二......
经典的Gauss-Markov模型只假定观测向量包含随机误差,系数矩阵是非随机的固定值,当模型为线性形式时,采用最小二乘估计方法(LS:lea......
整体最小二乘(total least squaures,TLS)可以有效解决变量误差(errors-in-variables,EIV)模型的参数估计问题,受到了许多领域研究......
针对EIV模型的系数矩阵同时包含固定量和随机量的情况,通过将系数矩阵中的随机量提取出来纳入平差的随机模型,从而将EIV模型表示为......
近30年来整体最小二乘法(TLS)被广泛应用于通信、大地测量与摄影测量以及图像处理等领域,成为测量数据处理的新方法。本文根据整体......
针对基于多个点线特征的位姿估计问题，该文将点线特征约束统一成二次型约束的形式，并引入EIV模型描述影响点线特征投影的噪声。为了......
传统的Bursa七参数模型坐标转换方法在大旋转角应用中存在不足,且未考虑到随机误差。基于EIV模型的多元总体最小二乘方法,不仅考虑......
针对平面标靶和球标靶拟合中最小二乘方法和总体最小二乘方法存在的问题,提出了一种加权总体最小二乘的拟合方法,根据点云激光反射......
基于惩罚函数和测量平差中权的思想,提出了附不等式约束的总体最小二乘平差模型,即利用惩罚函数对不等式约束方程构造约束权,通过......
将多元加权总体最小二乘模型进行变换,转化为加权总体最小二乘模型,推导构造新的系数矩阵和系数矩阵元素协因数阵的公式,研究多元......
针对多项式拟合模型系数矩阵中部分元素是某一自变量的函数的特点,根据Partial EIV模型的解算思想,将系数矩阵中自变量的函数作为......
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......
针对线性回归参数的总体最小二乘估计问题提出了线性回归加权总体最小二乘平差模型,在此基础上推导了线性回归的加权总体最小二乘......
在圆曲线拟合中,针对传统最小二乘方法不能解决系数矩阵存在误差的问题,采用总体最小二乘方法拟合圆曲线。对圆曲线拟合建立了更加......
针对变形监测数据中自变量和因变量观测向量都含有误差、且采用一般最小二乘估计是有偏的这一问题,引入EIV模型,并顾及各自变量观......
在测量数据的处理过程中,由于最小二乘法在进行参数估计以及计算时的诸多优点,因此,最小二乘法就成为测绘工作者最常用的数据处理......
从EIV（Error-In-Variables）模型入手,对经典多元线性回归模型进行改进,并采用加权整体最小二乘估计准则（WTLS）对待估参数进行估计,最后......
针对基于遥感数据的二维建筑物的直角化问题,以建筑物边界点的坐标为观测值,以顾及边界正交限制条件的直线斜率和截距为参数,建立......
针对EIV模型中系数矩阵含有重复元素的问题,通过考虑系数矩阵元素间的相关性,改进已有的加权整体最小二乘法,使得重复元素的改正数......
针对现有附有不等式约束的整体最小二乘算法的缺陷,以partial EIV(errors-in-variables)模型为基础,在整体最小二乘准则下,通过将......
变量含误差(EIV:errors-in-variables)模型兼顾了观测向量与系数矩阵误差,理论更加严密,采用总体最小二乘法(TLS:total least squa......
在测量数据处理中,有许多问题都需要通过回归建模来解决,其中以线性回归较为常见。为了得到线性回归参数的最佳估值,通常是在经典......
