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全局收敛L-M迭代法的非线性参数平差
1
作者
王利朋
刘成龙
《铁道科学与工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第6期1452-1457,共6页
采用全局收敛的L-M非线性迭代算法,可以较大程度减弱非线性模型线性化的模型误差,在雅可比矩阵近似奇异或坏条件时,L-M迭代仍然可以收敛;同时,该算法具有全局收敛特性,大大降低了平差对迭代初值的要求,可以在初值受误差影响较大的情况...
采用全局收敛的L-M非线性迭代算法,可以较大程度减弱非线性模型线性化的模型误差,在雅可比矩阵近似奇异或坏条件时,L-M迭代仍然可以收敛;同时,该算法具有全局收敛特性,大大降低了平差对迭代初值的要求,可以在初值受误差影响较大的情况下得到精确解。通过与几种不同的非线性规划算法的比较,证明了全局收敛的L-M迭代算法无论是解算精度还是收敛范围均具有相对优势。
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关键词
全局收敛
L-M迭代
非线性参数平差
模型误
差
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题名
全局收敛L-M迭代法的非线性参数平差
1
作者
王利朋
刘成龙
机构
西南交通大学地球科学与环境工程学院
西南交通大学高速铁路运营安全空间信息技术国家地方联合工程实验室
出处
《铁道科学与工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第6期1452-1457,共6页
基金
长江学者和创新团队发展计划资助项目(IRT13092)
文摘
采用全局收敛的L-M非线性迭代算法,可以较大程度减弱非线性模型线性化的模型误差,在雅可比矩阵近似奇异或坏条件时,L-M迭代仍然可以收敛;同时,该算法具有全局收敛特性,大大降低了平差对迭代初值的要求,可以在初值受误差影响较大的情况下得到精确解。通过与几种不同的非线性规划算法的比较,证明了全局收敛的L-M迭代算法无论是解算精度还是收敛范围均具有相对优势。
关键词
全局收敛
L-M迭代
非线性参数平差
模型误
差
Keywords
globally convergent
L-M iteration
non-linear parameter adjustment
model error
分类号
P207 [天文地球—测绘科学与技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
全局收敛L-M迭代法的非线性参数平差
王利朋
刘成龙
《铁道科学与工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2015
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