摘要
基于非线性半参数模型最小二乘核估计,给出了核估计参数分量和非参数分量估计的构造式,导出了利用高斯-牛顿迭代法的计算公式.实测数据的模拟表示该算法具有较好的拟合精度.
Basing on the nonlinear semiparametric models, this paper focuses on the kernel estimating theory of nonlinear semiparametric models under the Least-Squares principle, including the calculating formulae of the estimation of parametric and nonparametric components, and gives the iterative nonlinear estimating formulae of Kernel Estimator. The calculation results of GPS data show that the fit is good.
出处
《华中师范大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第1期19-22,共4页
Journal of Central China Normal University:Natural Sciences
基金
国家自然科学基金项目(40474003)
华东师范大学地理信息科学教育部重点实验室开放课题(LGISEM0809)
三峡大学三峡库区地质灾害教育部重点实验室开放基金(2008KDZ06)
关键词
非线性模型
半参数模型
核估计
迭代算法
nonlinear models
semiparametric models
kernel estimator
iterative algorism