Partial EIV模型的非负最小二乘方差分量估计

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, Partial EIV模型的适用性更强.针对 Partial EIV模 型中随机模 型不准确的情况,将系数矩阵和观测向量分别作为一类数据,本文在该模型的基础上,使用最小二乘方 差分量估计方法,推导相关计算公式及迭代算法,分别估计出相应的方差分量估值.并对出现的负方差 使用非负最小二乘理论,增加约束条件,对随机模型进行修正,得到更加合理的参数估值.试实验结果 表明,本文的方法与其他方差分量估计方法等价....

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Published in测绘学报 Vol. 46; no. 7; pp. 857 - 865
Main Author 王乐洋 温贵森
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 流域生态与地理环境监测国家测绘地理信息局重点实验室,江西 南昌 330013 2017
东华理工大学测绘工程学院,江西 南昌 330013
江西省数字国土重点实验室,江西 南昌 330013%东华理工大学测绘工程学院,江西 南昌 330013
Subjects
EIV模型
Partial
最小二乘方差分量估计
非负最小二乘
least squares variance component estimation
non-negative least squares
最小二乘方差分量估计
非负最小二乘
EIV model
EIV模型
Partial EIV model
PartialEIV模型
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ISSN1001-1595
DOI10.11947/j.AGCS.2017.20160501

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Summary: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, Partial EIV模型的适用性更强.针对 Partial EIV模 型中随机模 型不准确的情况,将系数矩阵和观测向量分别作为一类数据,本文在该模型的基础上,使用最小二乘方 差分量估计方法,推导相关计算公式及迭代算法,分别估计出相应的方差分量估值.并对出现的负方差 使用非负最小二乘理论,增加约束条件,对随机模型进行修正,得到更加合理的参数估值.试实验结果 表明,本文的方法与其他方差分量估计方法等价.
Bibliography:11-2089/P
ISSN:1001-1595
DOI:10.11947/j.AGCS.2017.20160501