半参数模型估计的补偿最小二乘法与正则核方法  

Penalized least squares method and the kernel method of Semi-parametric model estimation

作　　者：李环波[1] 刘立龙[1] 金惠国[1] 

机构地区：[1]桂林理工大学

出　　处：《测绘科学》2011年第3期158-159,共2页Science of Surveying and Mapping

基　　金：国家自然科学基金项目(40574002);广西青年科学基金项目(0728097);广西研究生教育创新计划项目(2008105960816M20);广西区应用基础研究专项(桂科基0991023)

摘　　要：本文根据测量数据处理中利用半参数对系统误差去除的效果,提出了半参数补偿最小二乘法和正则核方法两种方法进行比较。两种去除系统误差的方法都存在着局限性,应该根据系统误差的具体情况,选择不同的方法;最后通过模拟算例去除系统误差,并与实测数据进行拟合验证两种方法的可行性。Based on the effect of systematic error removal using semi-parameters in measuring data processing,the paper compared between semi-parametric penalized least squares method and the kernel method.Because both methods exists limits,different methods should be selected depending on practical cases.The paper finally gave simulation examples to remove systematic errors,and fit with actual measurement to validate the feasibility of two methods.

关 键 词：半参数估计 正则化 补偿 系统误差 

分 类 号：P207[天文地球—测绘科学与技术]