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平差隨機(jī)模型的驗后估計第一頁,共二十一頁,2022年,8月28日平差隨機(jī)模型的驗后估計由高—馬平差時不但要已知函數(shù)模型,還必須知道隨機(jī)模型。
對高—馬模型中的隨機(jī)模型進(jìn)行估計,主要是對觀測值的方差進(jìn)行估計。一、、進(jìn)行驗前方差估計
驗前估計:在平差前,根據(jù)一定的觀測條件,利用某種計算公式估算。1、測角網(wǎng):菲列羅公式2、導(dǎo)線網(wǎng):按環(huán)線閉合差或按方位角閉合差3、測邊:第二頁,共二十一頁,2022年,8月28日平差隨機(jī)模型的驗后估計驗前方差(估計)不準(zhǔn)確,則平差結(jié)果不可靠。
驗后估計:通過平差后得到的一些信息,主要是改正數(shù)向量,來估計各類觀測值的方差、權(quán)。驗后估計的基本思想:先對各觀測量定初權(quán),利用預(yù)平差后得觀測值改正數(shù)V,按驗后估計的方法,由來估計各類觀測值的方差
目的:1.檢驗不同類觀測值權(quán)是否合理;
2.通過重復(fù)平差V的過程,使
使不合理的權(quán)得以修正。第三頁,共二十一頁,2022年,8月28日
函數(shù)模型是描述觀測量與待求參數(shù)間的數(shù)學(xué)函數(shù)關(guān)系的模型,是確定客觀實際的本質(zhì)或特征的模型。
隨機(jī)模型是描述平差問題中的隨機(jī)量(如觀測量)及其相互間統(tǒng)計相關(guān)性質(zhì)的模型。平差數(shù)學(xué)模型測量平差數(shù)學(xué)模型第四頁,共二十一頁,2022年,8月28日R(A)=UR(Q)=nX為非隨機(jī)參數(shù)
函數(shù)模型:隨機(jī)模型:,第五頁,共二十一頁,2022年,8月28日第六頁,共二十一頁,2022年,8月28日平差隨機(jī)模型的驗后估計二、赫爾默特(Helmert)方差分量估計(基本思想)1.兩類相互獨立的觀測值:權(quán)陣分別為:且第七頁,共二十一頁,2022年,8月28日則誤差方程分別為:其中,——第一類觀測值的個數(shù),——第二類觀測值的個數(shù),第八頁,共二十一頁,2022年,8月28日通常,第一次平差給定的兩類觀測值的權(quán)是不適當(dāng)?shù)模磳?yīng)的單位權(quán)方差不相等:因此有:方差分量估計:利用平差后各類改正數(shù)平方和及來估計、,使之達(dá)到第九頁,共二十一頁,2022年,8月28日尋找:殘差平方和、與、之間的關(guān)系式。二次型函數(shù)數(shù)學(xué)期望公式:的數(shù)學(xué)期望,方差A(yù)為任意對稱可逆陣第十頁,共二十一頁,2022年,8月28日則:第十一頁,共二十一頁,2022年,8月28日公式:,m=2
第十二頁,共二十一頁,2022年,8月28日平差隨機(jī)模型的驗后估計法方程:第十三頁,共二十一頁,2022年,8月28日平差隨機(jī)模型的驗后估計取跡:
,,,解:第十四頁,共二十一頁,2022年,8月28日2.步驟1)、將觀測值按等級、類型分類,進(jìn)行驗前估計定出權(quán)P2;2)、進(jìn)行平差3)、按公式求出求各類觀測值的驗后差的估值;并檢驗4)、求出驗后權(quán),取C為——?=第十五頁,共二十一頁,2022年,8月28日5)、反復(fù)2)、3)、4),直至三、簡化公式1)、Welsch方差分量估計近似公式:其中第i類觀測值多余觀測分量
2)、周江文近似公式(略去法方程系數(shù)中非對角線元素)第十六頁,共二十一頁,2022年,8月28日3)、Ebner和Forsttner第i類觀測值的方差
為驗前方差;第十七頁,共二十一頁,2022年,8月28日最小范數(shù)二次無偏估計(MINQUE)、極大似然估計,
估計應(yīng)具有性質(zhì),求最小跡。平差隨機(jī)模型的驗后估計四、二次無偏估計法1、最小范數(shù)二次無偏估計(MINQUE)基本途徑:先提出估計應(yīng)具有的性質(zhì),然后把滿足這些性質(zhì)的所有條件構(gòu)成個極值問題,在根據(jù)一定準(zhǔn)則求極值得到結(jié)果。第十八頁,共二十一頁,2022年,8月28日最小范數(shù)二次無偏估計(最小跡)(MINQUE)最小方差二次無偏估計(BIQUE)設(shè)觀測值誤差向量具有如下形式:第十九頁,共二十一頁,2022年,8月28日方差分量的任意線形函數(shù)為:選取觀測量L的某個二次型去估計Ω,即?。旱诙?/p>
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