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火山形变Mogi模型反演的病态总体最小二乘解算方法 被引量:3
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作者 于冬冬 王乐洋 《测绘工程》 CSCD 2017年第7期22-25,共4页
相对最小二乘方法,总体最小二乘顾及了观测方程系数矩阵含有误差的情况,然而,当系统出现病态时,总体最小二乘受病态的影响将更加明显。因此,针对病态总体最小二乘问题解算方法的研究越来越多受到关注。文中基于总体最小二乘进行火山形变... 相对最小二乘方法,总体最小二乘顾及了观测方程系数矩阵含有误差的情况,然而,当系统出现病态时,总体最小二乘受病态的影响将更加明显。因此,针对病态总体最小二乘问题解算方法的研究越来越多受到关注。文中基于总体最小二乘进行火山形变Mogi模型反演,针对反演过程中出现的病态性问题,采用虚拟观测解法、谱修正迭代解法、共轭梯度解法,通过模拟算例验证文中方法在抑制病态性方面的有效性。与一般总体最小二乘、正则化总体最小二乘等方法相比存在优势。 展开更多
关键词 Mogi模型 病态总体最小乘问题 虚拟观测法 谱修正迭代法 共轭梯度法
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一种新的病态问题奇异值修正方法
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作者 杨秋伟 陈华 +1 位作者 周聪 李翠红 《全球定位系统》 CSCD 2020年第6期16-20,共5页
针对测量平差中的病态最小二乘问题,提出了统一的奇异值修正公式,以此为基础提出一种新的奇异值修正法.所提方法克服了现有方法需要确定奇异值截断阈值或者修正阈值的缺陷,基本没有增加额外的计算量,计算简单快捷精度高.另外,所提方法... 针对测量平差中的病态最小二乘问题,提出了统一的奇异值修正公式,以此为基础提出一种新的奇异值修正法.所提方法克服了现有方法需要确定奇异值截断阈值或者修正阈值的缺陷,基本没有增加额外的计算量,计算简单快捷精度高.另外,所提方法普适性强,对方程组系数矩阵的维数和是否满秩没有特殊的要求,可以适用于多种类型平差方程组的求解.以两个病态方程为例对所提方法进行了数值验证,并将计算结果与最小二乘解和奇异值截断解进行了比较,结果表明,所提方法可以获得精度更高的计算结果. 展开更多
关键词 病态最小二乘问题 奇异值分解 奇异值修正公式
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病态问题奇异值截断阈值算法研究 被引量:1
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作者 张芳 杨秋伟 《数学的实践与认识》 2021年第11期239-246,共8页
针对截断奇异值方法中截断阈值的选择问题,提出了一种选择最优截断阈值的两步法,用于求解病态最小二乘问题,获得稳定可靠的解.分析了现有方法确定最优截断阈值的依据,指出了其中可能存在的不足之处:在确定截断阈值的过程中始终将残差范... 针对截断奇异值方法中截断阈值的选择问题,提出了一种选择最优截断阈值的两步法,用于求解病态最小二乘问题,获得稳定可靠的解.分析了现有方法确定最优截断阈值的依据,指出了其中可能存在的不足之处:在确定截断阈值的过程中始终将残差范数作为主要方面予以考虑,这并不十分符合最优解的特征.以此为基础,提出一种确定最优截断阈值的两步法,将各级解的范数和相应的残差范数分步予以考虑,第一步只考虑残差范数,计算出残差界限值,排除那些残差范数大于界限值的解,从而获得一个小范围的最优解备选集合.第二步只考虑备选集合中各级解本身的范数,根据解的范数的稳定性来确定最优解所对应的截断阈值,稳定性指标最小的解即为最优解.数值算例结果表明,所提截断阈值算法比现有方法更加合理可靠. 展开更多
关键词 病态最小二乘问题 奇异值分解 截断阈值 2-范数
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结构损伤识别的一种反馈岭估计方法 被引量:1
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作者 杨秋伟 陆晨 +1 位作者 罗帅 李翠红 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2020年第7期43-50,共8页
利用含有测量噪声的数据进行结构损伤识别时,经常出现病态最小二乘问题,可能导致计算结果完全失真。为了显著提高计算精度,在岭估计的基础上,进一步提出了一种反馈岭估计方法,以获得精确并具稳定的损伤识别结果。所提的反馈岭估计方法... 利用含有测量噪声的数据进行结构损伤识别时,经常出现病态最小二乘问题,可能导致计算结果完全失真。为了显著提高计算精度,在岭估计的基础上,进一步提出了一种反馈岭估计方法,以获得精确并具稳定的损伤识别结果。所提的反馈岭估计方法主要分为三个步骤:对结构损伤评估中的线性方程组进行第一次岭估计计算,得到损伤参数的粗略解;根据损伤参数的粗略解,设计一个新的对角矩阵,用于随后的反馈岭估计(即第二次岭估计)计算中;对损伤评估线性方程组进行第二次岭估计计算(即反馈岭估计),最终获得损伤参数的高精度解,据此来对结构中的损伤位置和严重程度进行判定。以一个梁结构作为数值算例,讨论了所提方法在10%噪声水平下的有效性,并把计算结果与普通岭估计和奇异值截断法进行了比较,结果表明:所提反馈岭估计方法大幅度提高了计算精度,即使在10%的噪声水平下,该方法也能获得精度很高的计算结果。 展开更多
关键词 损伤识别 病态最小二乘问题 奇异值截断 反馈岭估计
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