检索结果-内蒙古大学图书馆

本文主要研究半参数模型下的模型平均估计问题,旨在将Hjort和Claeskens在2003年的工作从参数模型扩展到半参数模型.尽管Claeskens和Carroll于2007年在完全一样的模型下考虑了相同的问题,但二者的方法不相同.本文推导了模型平均估计的渐近分布,并构造了一个覆盖真实参数的概率趋于给定水平的置信区间.模拟研究和实际数据分析均表明本文的方法是有效的.

关键词：渐近分布广义轮廓似然估计模型平均模型选择半参数模型

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半参数模型的理论与应用

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2013年

作者：魏传华

本书主要研究了部分线性变系数模型和半参数可加模型在测量误差或缺失数据等复杂情形下的估计和检验问题, 此外, 还研究了部分线性模型的检验问题和非参数协方差分析模型。

ISBN: (纸本)9787030389244

关键词：半参数模型研究

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利用半参数模型分离GPS基线中的系统误差

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武汉大学学报（信息科学版） 2007年第4期32卷 316-318页

作者：王振杰卢秀山山东理工大学建筑工程学院淄博市张店区张周路12号255049 山东科技大学地球信息科学与工程学院

采用了两个新的正则化矩阵来分离高精度GPS基线向量处理中的系统误差,一是利用时间序列法选择的正则化矩阵;二是应用平稳随机过程的自协方差函数从双差观测值中提取的正则化矩阵。算例结果表明,本文选择的两种正则化矩阵处理的过程相对... 详细信息

采用了两个新的正则化矩阵来分离高精度GPS基线向量处理中的系统误差,一是利用时间序列法选择的正则化矩阵;二是应用平稳随机过程的自协方差函数从双差观测值中提取的正则化矩阵。算例结果表明,本文选择的两种正则化矩阵处理的过程相对简单,速度快。

关键词： GPS 系统误差半参数模型正则化矩阵

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半参数模型的估计方法及其应用

半参数模型的估计方法及其应用

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作者：胡宏昌武汉大学

学位级别：博士

随着测绘科学技术的发展,测绘科学本身及其它相关科学都对现代测量数据处理提出了更高的要求,而现有的数据处理理论已经无法解决在测量实践中遇到的一些新问题,限制和束缚了测绘技术的发展与应用。因此必须进一步研究、改进数据处理理论... 详细信息

随着测绘科学技术的发展,测绘科学本身及其它相关科学都对现代测量数据处理提出了更高的要求,而现有的数据处理理论已经无法解决在测量实践中遇到的一些新问题,限制和束缚了测绘技术的发展与应用。因此必须进一步研究、改进数据处理理论,并提出和发展新的理论与方法。在测量数据处理中,人们常常采用参数模型,是因为其结构简单、易于处理,而且在火多数情形下（如常规大地测量的各种静态问题）,由于大部分系统误差可在数据处理前补偿、消除或在参数模型中表达,故所建立的参数模型与客观实际是比较一致的,能满足实际需要。但在有些情形下（如大地测量的一些动态问题）,观测值中存在既不能消除又无法参数化的系统误差,从而导致了参数模型与客观实际存在不可忽视的偏差。另一方面,系统误差总是作为有害成分设法予以消除或补偿,这并不一定是很科学的处理方法。实际上,系统误差中含有影响观测值的各种因素的信息,如能正确的识别、提取,则不仅能够提高参数估计精度,而且能为其它学科的研究提供资料。另外,如果影响观测值的因素可分为两个部分:主要部分是线性关系,另一部分是某种干扰因素,它同观测量的关系是完全未知的,也没有理由将其归入误差项。此时,如用非参数模型（尽管它有较大的适应性）加以处理,则会失去太多的信息,如采用线性模型加以处理,则拟合效果很差。鉴于以上问题,需要考虑其它的数据处理模型——半参数模型 li=AiTX+s（ti）+△i （i=1,2,…,n）,它是八十年代发展起来的一种重要的统计模型。由于它既含有参数分量（描述了观测量中函数关系已知的成分）,又含有非参数分量（专门表示函数关系未知的模型偏差）,可以概括和描述众多实际问题,更接近于真实,因而引起广泛重视,其研究日益成熟。一般来说,测量数据处理问题最终归结为参数或非参数估计问题。迄今为止,对半参数模型的研究已存在大量的估计方法,如:早期将非参数分量参数化的思想;两步估计,包括近邻估计、权估计、核估计、小波估计等;两阶段估计;抗差或稳健估计;补偿最小二乘估计法等等。但在数学等理论领域,其研究几乎是理论估计及其大样本性质,很难将它们转化为应用;而在测绘等应用领域,对半参数模型的研究大多数结果存在理论研究不透彻及方法单一等不足。笔者试图在二者之间建起一座桥梁,以便弥补二者的不足。本论文将结合数学界的理论研究工作与测绘界的实际需要,系统地研究了半参数模型的各种估计方法（补偿最小二乘法、小波估计法、泛最小二乘法、累积法、稳健估计法、迭代法、两阶段估计法等等）及其在测量数据处理中的应用。具体地说,主要研究了如下内容: 在第二章里,阐明了半参数模型的补偿最小二乘估计方法,基于使最小二乘极值问题可以求解及对非参数估计曲线起平滑作用的原因,而提出的补偿最小二乘准则为 VTPV+aSTRS=min在该准则下,得到了参数、非参数分量的估计值及观测值改正值的表达式,并用三次样条函数插值法得到了非参数分量的推估表达式。研究了估计量的有偏性、分布、误差大小等统计特性。较为系统地讨论了平滑因子a及正规矩阵R的选取。通过模拟的算例及坐标变换、GPS定位、重力测量等实际应用,说明了该法的成功性及实用性。并从理论上,将流行的自然样条估计方法归结为补偿最小二乘方法,从而把前者作为后者的特例来研究。在第三章里,以小波估计为例研究两步估计。两步估计的思想是:先基于假设参数已知,

关键词：半参数模型补偿最小二乘法小波估计泛最小二乘法抗差或稳健估计累积法两阶段估计

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半参数模型理论及其在变形监测中的应用

半参数模型理论及其在变形监测中的应用

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作者：周岩山东科技大学

学位级别：博士

随着测量技术的不断发展进步，变形连续观测技术的不断完善，获得大量不同类型的变形观测数据速度较快，由于外部环境对这些观测数据有较大的影响及较多的对其产生影响的因素，并且对系统误差的特性和其影响模式了解较少，而传统消除系... 详细信息

随着测量技术的不断发展进步，变形连续观测技术的不断完善，获得大量不同类型的变形观测数据速度较快，由于外部环境对这些观测数据有较大的影响及较多的对其产生影响的因素，并且对系统误差的特性和其影响模式了解较少，而传统消除系统误差方法的能力又有限，以至于这些观测数据在反映了变形体的变形信息的同时，也包含除了变形信息之外的干扰(误差)部分，即既不能消除又无法参数化的系统误差，目前传统变形数据处理的做法是将其归为误差，从而导致了参数模型与客观实际存在一定的偏差，可能使得变形参数估计出现偏差，另一方面，非变形信息中含有影响观测值的各种因素信息，如能正确的识别、提取，则不仅能够提高参数估计精度，而且能为其它领域的研究提供资料。近些年快速发展的处理数据理论，促使处理数据的模型变得愈来愈完善，其中半参数模型的研究就是热点之一，半参数模型的优势在于不仅包括可用于变形信息表达的参数项，还包括可用于这些既不能消除又无法参数化的系统误差等非变形信息表达的非参数项，达到良好的接近于客观实际的效果。因此本文在半参数模型理论研究的基础上，研究了几种新的算法，并将其应用到变形观测数据处理中，从理论和实验两方面验证这些算法的有效性及可行性，为半参数模型在变形监测数据处理中的应用提供一定的基础理论参考。本文主要包括以下研究内容：　　（1）针对半参数模型-惩罚最小二乘估计准则中正则化平衡因子合理选择的问题，研究了正则化平衡因子确定方法—U曲线法，利用数值实验及实测数据进行验证，结果表明，在一定条件下，正则化平衡因子根据U曲线法确定时，残差信息项与补偿信息项TV PV TS RS之间的平衡能够较好地被控制，得到较准确的参数估值。　　（2）建立了半参数模型的非参数统计假设检验的方法，从引入非参数的显著性和对待定参数估值统计性质的影响两大方面进行检验，并利用数值实验和实测数据两种方式对所提出检验方法的必要性及有效性进行验证。　　（3）针对同时包含粗差、既不能消除又无法参数化系统误差的观测数据，提出了在半参数模型中应用混合似然距离（LD i），实现了一定条件下的粗差定位，并得出2LDi(β,σ2)是较为理想的诊断统计量，因其全面反映了在半参数模型的数据剔除模式下对待定参数估值、单位权中误差的总体影响，应用中可以只对混合似然距离进行综合性分析便能够实现多维粗差的（污染率小于20%）的准确定位，并将粗差、既不能消除又无法参数化系统误差从观测数据中区别开来。此外，在基于数据剔除模型下的诊断统计量得出粗差数据点实为强影响点的基础上，提出将均值漂移模型、线性假设检验的方法和诊断统计量相结合，先用强影响点的诊断统计量进行异常点检验及定位，确定维数，然后再用粗差线性假设检验的方法对异常点进行假设检验，最后准确的标定粗差的位置，避免了粗差点的误判。　　（4）针对变形观测自由网观测数据中含有既不能消除又无法参数化的系统误差的问题，改进了附加非参数的秩亏自由网平差方法，得到了待定参数估计解及非参数估计解的表达式，给出了一些估计量的统计性质，并将其应用在数值实验及实测数据求解中，结果表明，本文提出的平差方法不仅可以解决自由网的秩亏问题，还可以分离出系统误差，提高了待定参数估计解的精度。　　（5）针对求解半参数模型过程中，可能出现的法矩阵复共线性的问题，提出基于奇异值修正限制的直接解算半参数模型病态方程法，通过对系数矩阵进行奇异值分解，当奇异值倒数分量总和的比重95%以上来自较小奇异值的倒数分量之和时，利用奇异值修正方案对这部分较小奇异值修正，从而使法矩阵的病态性得到改善，通过数值实验及真实变形监测数据进行验证，结果表明，所提出的算法使病态性的法矩阵有效地得到减弱，提高估计解的准确性。

关键词：大地测量变形监测数据处理半参数模型误差分析

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半参数模型在开采沉陷预计中的应用

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金属矿山 2020年第3期49卷 154-158页

作者：成枢朱玉明马卫骄高秀明刘忠伟山东科技大学测绘科学与工程学院山东青岛266590 山东省核工业二四八地质大队山东青岛266041 山东泰丰控股集团有限公司王家寨煤矿山东泰安271204

半参数模型作为发展于20世纪80年代用于参数研究的重要统计模型在许多领域得到了广泛应用。当观测值中存在无法消除的模型误差时,模型误差既无法与观测值建立函数关系,也不能将其归入参数模型误差项或采用非参数模型处理。半参数模型在... 详细信息

半参数模型作为发展于20世纪80年代用于参数研究的重要统计模型在许多领域得到了广泛应用。当观测值中存在无法消除的模型误差时,模型误差既无法与观测值建立函数关系,也不能将其归入参数模型误差项或采用非参数模型处理。半参数模型在平差模型中将这种模型误差采用非参数向量表示,使平差模型兼顾参数模型与非参数模型的特点。在处理模型误差不可忽略的测量数据时,半参数模型在数学模型方面更加贴近实际问题,在数值求解方面可以同时求解模型误差与偶然误差。针对半参数模型的理论,采用了矿区实测数据验证半参数模型在数据处理中的有效性与优越性。对矿区地表沉降实测数据建立了半参数灰色Verhulst模型,并设计了不同方案进行计算。试验结果表明:当观测量中模型误差不可忽略时,半参数模型的计算结果优于参数模型。

关键词：开采沉陷半参数模型补偿最小二乘估计正则矩阵灰色Verhulst模型

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