模型误差的诊断与补偿方法研究

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1、东南大学硕士学位论文模型误差的诊断与补偿方法研究姓名：潘国锋申请学位级别：硕士专业：交通运输规划与管理指导教师：胡伍生20060601摘要数据处理需要建立数学模型。一般情况下，所建立的数学模型往往与客观现实不完全一致，因此，必然会产生模型误差。尤其是现代数据采集的高技术和高自动化，已经改变了常规测量中观测值误差的纯偶然性。本文主要基于模型误差的基本理论，对测量数据处理中模型误差的诊断方法与模型误差的补偿方法进行了研究。本文主要是利用数理统计原理来进行模型误差的诊断。对于模型误差的补偿方法，本文主要研究了附加系统参数法、附加

2、系统权值法、最小二乘配置法、半参数回归法以及神经网络方法。最后，结合多个具体的工程实例，对OPS高程拟合的两种数学模型(平面拟合法和二次曲面拟合法)进行了详细分析；论文研究了OPS高程拟合的两种数学模型是否存在模型误差以及如何对模型误差进行补偿。经过实例分析结果表明，对于地形不很复杂区域的GPS高程拟合，可以通过对所选数学模型进行模型误差补偿而找到较优的拟合方程，使得预报精度有所改善，其中，基于神经网络的模型误差补偿方法效果尤为明显。关键词：模型误差模型误差补偿附加系统参数最小二乘配置半参数回归神经网络AbstractDa

3、taprocessingneedstobuildmathmodels．Generally,mathmodelsbuiltaresometimesnotconsistentcompletelywithrealities．AsaresuIt,modelai'r01'scomeoutinevitably．Especially，inmoderntimes，withthehi曲technologyandhi曲automatizationlevelindatacollection,observedvalueerrorsinroutin

4、esurveysarenotjustaccidentalerrors．Inthispaper,judgingandcompensatingmethodsformodelerrorsinsurveydataprocessingaleanalyzed，basedOllbasictheoryaboutmodelelTors．Inthispaper,mathematicstatisticsismainlyusedtoiudgemodelerrors．Thecompensationmethodsanalyzedherealemeth

5、odsofsystematicparameteradded，systematicweightadded，least-squarescollection,semiparametricregressionandneuralnetworks．Inthelastofthepaper,twomathmodeIs，includeplanefittingmethodandconicoidfittingmethodaleparticularlyanalyzedhasedonsomeprojects．Problemsthatwhethert

6、lletwomathmodeIsofGPSheightconversionhavemodele玎ors，andhowtocompensatethemodeIerrorsaleanalyzed．mresultsoftheexampleanalysesindicatethatifthelandformisnotverycomplex，thebetterGPSheightconversionequationcanbefoundbyaddmodelcompensationtothemathmodel，sothattheforeca

7、stprecisionimprove．n掂model咖rcompensationmethodbasedonneuralnetworksismuchbetter．Keywords：modelerror,modelerrorcompensation,systematicparameteradded，least-squarescollection,semiparametricregression,neuralnetworks东南大学学位论文独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我

8、所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得东南大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。研究生签名：邋日期：东南大学学位论文使用授权声明东南大学、中国科学技术信