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农业与技术 ›› 2022, Vol. 42 ›› Issue (22): 79-82.DOI: 10.19754/j.nyyjs.20221130018

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最小二乘与岭估计在沉降数据处理的应用

程海港   

  1. 华北理工大学,河北唐山063210
  • 出版日期:2022-12-02 发布日期:2022-11-30
  • 作者简介:程海港(1997-),男,硕士在读。研究方向:空间定位技术与应用。
  • 基金资助:
    唐山市基金项目(项目编号:21130210C)
  • Online:2022-12-02 Published:2022-11-30

摘要: 岭估计方法与最小二乘法在沉降数据处理的应用颇多,二者各有优劣。岭估计是针对处理复共线性数据分析的有偏估计手段,其是以栖牲最小二乘法的无偏性和局部精确度为代价,从而找到效果略次于此但更加接近实际情况的回归过程,最终得到较为准确的模型结果,故相比于最小二乘估计其对病态数据的耐受性要更高。本文介绍了最小二乘和岭估计方法模型的初步识别、参数估计以及这2种方法在沉降数据处理的应用,并运用MATLAB进行数据的编程与处理。结果表明,通过对比均方误差可以看出由于数据存在共线性,最小二乘回归得到的均方误差大于岭估计得到的均方误差,说明计算结果存在一定的偏差,并且岭估计确实在均方误差意义下改进了最小二乘估计。

关键词: 岭估计;最小二乘估计;沉降数据处理

中图分类号: