【摘 要】
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针对现实中测量数据的不确定性不完全满足概率论中的“随机变量”定义,不一定服从随机分布,用经典平差方法处理数据显得不够严密的问题,本文基于模糊理论,以模糊数为研究对象
【机 构】
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青海省测绘质量监督检验中心,青海大学地质工程系
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针对现实中测量数据的不确定性不完全满足概率论中的“随机变量”定义,不一定服从随机分布,用经典平差方法处理数据显得不够严密的问题,本文基于模糊理论,以模糊数为研究对象,选取常见的三角、余弦及抛物线模糊数,分别构建基于高斯-马尔柯夫模型(G-Mmodel)的可能性线性规划模型。运用MATLAB优化工具箱里linprog函数进行编程,以水准网测量数据为例进行模糊解算,并与经典最小二乘估计结果进行比较、分析。结果表明:可能性线性规划的结果与经典平差理论结果基本一致,模糊数选取的不同对参数估值、观测值估值的影响不大
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