顾及起算数据误差的多点灰色模型在变形监测中的应用  被引量:4

Application of the Multivariable Grey Model in Deformation Monitoring in View of Initial Data Errors

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作  者:吴开岩 张献州[1,2] 吴天清[3] 

机构地区:[1]西南交通大学地球科学与环境工程学院,四川成都610031 [2]高速铁路运营安全空间信息技术国家地方联合工程实验室,四川成都610031 [3]四川省第三测绘工程院,四川成都610500

出  处:《测绘科学技术学报》2016年第4期351-355,共5页Journal of Geomatics Science and Technology

基  金:长江学者和创新团队发展计划项目(IRT13092);成都市科技项目(2015-RK00-00218-ZF);中央高校基本业务费百人计划项目(2682014BR012);铁总公司科技研究开发计划项目(2012G009-C)

摘  要:分析了多点灰色模型利用最小二乘估计原理进行参数解算时无法顾及起算数据误差带来的影响。将混合最小二乘与多元整体最小二乘应用到多点灰色模型的参数估计中。首先利用QR分解将起算数据中常数列和误差项相分离;采用最小二乘和多元整体最小二乘分别进行解算建模;最后通过实验证明了优化的MGM(1,n)模型具有较高的建模和预测精度,能够为精密工程变形分析提供一定的参考和借鉴。This paper analyzes the initial data errors is not preventable in the muhivariable grey model based on least square estimation, and proposes a muhivariable grey model based on the mix LS-MTLS. Firsly, the constant column and error block matrices are separated by using QR factorization approach; following, the least-square solution and the multivariate total least-squares solution are calculated the parameter respectively; finally, the experimental result shows that the proposes muhivariable grey model have better simulating and forecast accuracy, it can provide some reference for precision engineering measurement.

关 键 词:QR分解 混合多元整体最小二乘 多点灰色模型 变形监测 变形预报 

分 类 号:P258[天文地球—测绘科学与技术]

 

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