基于自适应“当前”统计模型GPS测量数据的修正

GPS测量操作与数据处理复习资料

第一部分GPS静态测量第一章 GPS静态测量基础 1相对定位指的是在进行GPS定位时，多台同步接收机进行同步观测，采集同步观测数据；在数据处理时，则利用这些同步观测数据，计算出同步观测站之间的相对位置（坐标差/基线向量。） 2数据处理过程一般包括基线处理、网平差、坐标转换和高程转换，最终求出高精度的网点坐标。 3 GPS测量型接收机一般分为单频和双频两大类。单频GPS测量型接收机,接收信号：GPS 导航电文、C/A码、L1载波。双频GPS测量型接收机（双频GPS测量仪）,接收信号：GPS 导航电文、C/A码伪距、P码伪距、L1载波相位、L2载波相位。 第二章 GPS静态测量工作的流程 1一般GPS静态测量工作分为三个阶段，即测前准备、玩野实施和数据处理。 2测前准备阶段的主要工作包括项目立项、技术设计、实地踏勘、设备检定、资料收集整理、人员组织等。 3测量实施的内容包括：实地了解测区情况、卫星状况预报、确定作业方案、外业观测。 4 GPS基线向量网被分成了A、B、C、D、E五个级别。 C级网为地方控制网和工程控制网；D级网为工程控制网；E级网为测图网。 5 GPS网常用的布网形式有以下几种：跟踪站式、会战式、多基准站式、同步图形扩展式、单基准站式。 跟踪站式：若干台接收机长期固定安放在测站上，进行常年、不间断的观测，即一年观测365天，一天观测24小时，这种观测方式很像是跟踪站，因此，这种布网形式被称为跟踪站式。特点：不间断的连续观测，观测时间长，数据量大，采用精密星历，成本高。 会站式：在布设GPS网时，一次组织多台GPS接收机，集中在一段不太长的时间内，共同作业。在作业时，所有接收机在若干天的时间里分别在同一批点上进行多天、长时段的同步观测，在完成一批点的测量后，所有接收机又都迁移到另外一批点上进行相同方式的观测，直至所有的网点观测完毕，这就是所谓的会站式的布网。特点：较长时间、多时段观测，可以较好地消除SA等因素，有特高的尺度精度。 多基准站式：就是有若干台接收机在一段时间里长期固定在某几个点上进行长时间的观测，这些测站称为基准站。在基准站进行观测的同时，另外一些接收机则在这些基准站周围相互之间进行同步观测。 同步图形扩展式：就是多台接收机在不同测站上进行同步观测，在完成一个时段的同步观测后，又迁移到其他的测站上进行同步观测，每次同步观测都可以形成一个同步图形。在测量过程中，不同的同步图形间一般有若干个公共点相连，整个GPS网由这些同步图形构成。 特点;扩展速度快，图形强度较高，作业方法简单。 单基准站式：又称做星形网方式，它是以一台接收机作为基准站，在某个测站上连续开机观测，其余的接收机在此基准站观测期间，在其周围流动，每到一点就进行观测，流动的基准站之间一般不要求同步，这样，流动的接收机每观测一个后四段，就与基准站间测得一

GPS静态控制测量外业操作指南60743

GPS控制测量外业作业要求及技术指南 一：外业观测作业人员操作内容 安置接收机天线（严格对中整平、定向、量取仪器高）、设置接收机中的参数（如观测模式、截止高度角、和采样间隔等；如不设参数，接收机一般就采用缺省值），以及开机、关机等工作，其他工作由接收机自动完成。 二：操作流程：【选点与埋石——GPS接收机的检查——观测方案设计——观测作业——外业观测成果质量检核】 1.选点准备： 根据收集的测区内及周边现有平面和高程控制点以及测区地形图等，依据项目任务书或合同书以及相关规范的要求在图上进行设计，标绘处计划设站的区域。 1.1选点的基本要求 基本要符合规范（全球定位系统GPS测量规范GB/T18314-2009）的相关要求： A）测站四周视野开阔，高度角15°以上不允许存在成片的障碍物 B）远离大功率无线电发射源，以免损坏接收机天线，高压

电线50米至少，大功率无线发射源至少200米。

C）测站远离房屋、围墙、广告牌、山坡及大面积平静水面（湖泊、池塘）等信号反射物，以免出现严重的多路径 效应。 D）点位应位于地质条件良好、点位稳定、易于保护的地方，并尽可能顾及交通条件。 1.2选点作业 A）测量人员应按照在图上选择的初步位置以及对点位的基本要求，在实地最终选定点位，并做好相应的标记。 B）利用旧点时，应对旧点的稳定性、可靠性和完好性进行检查，符合要求时方可利用。 C）点名以该点位所在地命名，无法区分时，可在点名后加注（一）、（二）。 D）新旧点重合时，应沿用旧点名，一般不应更改。 E）选点工作完成后，应按规范要求的形式绘制GPS网选点图，可以用相机或手机拍照片。 提交的资料：①点之记②GPS网选点图 1.3 埋石 C、D、E及GPS点在满足标石稳定、易于长期保存的前提下， 均可根据具体情况选用。 提交的资料：标石建造的照片

GPS静态测量数据处理

GPS静态测量数据处理 (2007-05-02 14:04:12) 转载▼ 标签： 分类：GPS专题 gps 数据后处理 静态 一、基线解算的类型 1、单基线解 （1）定义：当有台GPS接收机进行了一个时段的同步观测后，每两台接收机之间就可以形成一条基线向量，共有条同步观测基线，其中最多可以选出相互独立的条同步观测基线，至于这条独立基线如何选取，只要保证所选的条独立基线不构成闭和环就可以了。这也是说，凡是构成了闭和环的同步基线是函数相关的，同步观测所获得的独立基线虽然不具有函数相关的特性，但它们却是误差相关的，实际上所有的同步观测基线间都是误差相关的。所谓单基线解算，就是在基线解算时不顾及同步观测基线间误差相关性，对每条基线单独进行解算。 （2）特点：单基线解算的算法简单，但由于其解算结果无法反映同步基线间的误差相关的特性，不利于后面的网平差处理，一般只用在普通等级GPS网的测设中。 2、多基线解 （1）定义：与单基线解算不同的是，多基线解算顾及了同步观测基线间的误差相关性，在基线解算时对所有同步观测的独立基线一并解算。 （2）特点：多基线解由于在基线解算时顾及了同步观测基线间的误差相关特性，因此，在理论上是严密的。 （3）多站整体解（绝对坐标） （4）单基线解算的过程

（5）利用基线解算软件解算基线向量的过程 二、基线解算结果的质量评定指标 1、单位权方差因子 （1）定义：

（2）实质：反映观测值的质量，又称为参考方差因子。越小越好。 2、RMS - 均方根误差 （1）定义： （2）实质：表明了观测值的质量，观测值质量越好，越小，反之，观测值质量越差，则越大，它不受观测条件（观测期间卫星分布图形）的好坏的影响。 3、数据删除率 （1）定义：在基线解算时，如果观测值的改正数大于某一个阈值时，则认为该观测值含有粗差，则需要将其删除。被删除观测值的数量与观测值的总数的比值，就是所谓的数据删除率。 （2）实质：数据删除率从某一方面反映出了GPS原始观测值的质量。数据删除率越高，说明观测值的质量越差。 4、RATIO （1）定义：RATIO值为在采用搜索算法确定整周未知数参数的整数值时，产生次最小的单位权方差与最小的单位权方差的比值。 （2）实质：反映了所确定出的整周未知数参数的可靠性，这一指标取决于多种因素，既与观测值的质量有关，也与观测条件的好坏有关。 5、RDOP （1）定义：所谓RDOP值指的是在基线解算时待定参数的协因数阵的迹的平方根，RDOP值的大小与基线位置和卫星在空间中的几何分布及运行轨迹（即观测条件）有关，当基线位置确定后，RDOP值就只与观测条件有关了，而观测条件又是时间的函数，因此，实际上对与某条基线向量来讲，其RDOP值的大小与观测时间段有关。 （2）实质：表明了GPS卫星的状态对相对定位的影响，即取决于观测条件的好坏，它不受观测值质量好坏的影响。 6、同步环闭合差 （1）定义：同步环闭合差是由同步观测基线所组成的闭合环的闭合差。 （2）实质：由于同步观测基线间具有一定的内在联系，从而使得同步环闭合差在理论上应总是为0的，如果同步环闭合差超限，则说明组成同步环的基线中至少存在一条基线向量是错误的，但反过来，如果同步环闭合差没有超限，还不能说明组成同步环的所有基线在质量上均合格。 （3）限值： ，

MATLAB空间面板数据模型操作介绍

MATLAB空间面板数据模型操作简介 MATLAB安装：在民主湖资源站上下载MA TLAB 2009a，或者2010a，按照其中的安装说明安装MATLAB。（MATLAB较大，占用内存较大，安装的话可能也要花费一定的时间） 一、数据布局： 首先我们说一下MA TLAB处理空间面板数据时，数据文件是怎么布局的，熟悉eviews的同学可能知道，eviews中面板数据布局是：一个省份所有年份的数据作为一个单元（纵截面：一个时间序列），然后再排放另一个省份所有年份的数据，依次将所有省份的数据排放完，如下图，红框中“1-94”“1-95”“1-96”“1-97”中，1是省份的代号，94,95,96,97表示年份，eviews是将每个省份的数据放在一起，再将所有省份堆放在一起。 与eviews不同，MATLAB处理空间面板数据时，面板数据的布局是（在excel中说明）：先排放一个横截面上的数据（即某年所有省份的数据），再将不同年份的横截面按时间顺序堆放在一起。如图：

这里需要说明的是，MA TLAB中省份的序号需要与空间权重矩阵中省份一一对应，我们一般就采用《中国统计年鉴》分地区数据中省份的排列顺序。（二阶空间权重矩阵我会在附件中给出）。 二、数据的输入： MATLAB与excel链接：在excel中点击“工具→加载宏→浏览”，找到MA TLAB的安装目录，一般来说，如果安装时没有修改安装路径，此安装目录为：C:\Programfiles\MATLAB\R2009a\toolbox\exlink，点击excllink.xla即可完成excel与MATLAB的链接。这样的话excel中的数据就可以直接导入MATLAB中形成MATLAB的数据文件。操作完成后excel 的加载宏界面如图： 选中“Spreadsheet Link EX3.0.3 for use with MATLAB”即表示我们希望excel 与MATLAB实现链

最新南方GPS静态测量及数据处理(实例)上课讲义

南方测绘石家庄GNSS产品蔡高峰 GPS静态测量，是利用测量型GPS接收机进行定位测量的一种。主要用于建立各种级别的控制网。进行GPS静态测量时，认为GPS接收机的天线在整个观测过程中的位置是静止，在数据处理时，将接收机天线的位置作为一个不随时间的改变而改变的量，通过接收到的卫星数据的变化来求得待定点的坐标。在测量中，GPS静态测量的具体观测模式是多台（3台以上）接收机在不同的测站上进行静止同步观测，时间由40分钟到十几小时不等。 使用GPS进行静态测量前，先要进行点位的选择，其基本要求有以下几点： 1、周围应便于安置接收设备和操作，视野开阔，市场内障碍物的高度角不宜超过15度； 2、远离大功率无线电发射源（如电视台、电台、微波站等），其距离不小于200米；远离高压输电线和微波无线电信号传送通道，其距离不小于50米； 3、附近不应有强烈反射卫星信号的物件（如大型建筑物、大面积水域等）； 4、地面基础稳定，易于点的保存； 5、充分利用符合要求的旧有控制点。 GPS点位选好后，就可以架站进行静态数据采集了。在采集静态数据时，一定要对中整平，在采集的过程中需要做好记录，包括每台GPS各自所对应的点位、不同时间段的静态数据对应的点位、采集静态数据时GPS的天线高（S86量测高片高，S82量斜高）。 用GPS采集完静态数据后，就要对所采集的静态数据进行处理，得出各个点的坐标。下面以为临城建设局做的GPS静态测量为例，介绍静态数据处理的过程。 打开GPS数据处理软件，在文件里面要先新建一个项目，需要填写项目名称、施工单位、负责人，并设置坐标系统和控制网等级，基线的剔除方式。在这里由于利用的旧有控制点所属的坐标系统是1954北京坐标系3度带，因此坐标系统设置成1954北京坐标系3度带。控制网等级设置为E级，基线剔除方式选着自动。 在数据录入里面增加观测数据文件，若有已解算好的基线文件，则可以选择导入基线解算数据。增加观测数据文件后，会在王图显示窗口中显示网图，还需要在观测数据文件中修改量取的天线高和量取方式（S86选择测高片，S82选择天线斜高）。

GPS实例静态测量及数据处理

GPS实例静态测量及数据处理 主要论述GPS基本原理及静态测量应用。 标签：GPS静态 0 引言 随着我国经济的繁荣；促进了交通事业的发展；公路建设速度和规模也迅猛提高；通车里程及干线公路比重也在逐年加大。虽然近几年公路建设的标准和质量在提高；但不可否认的是测绘水平还比较落后。主要表现在测绘方式单一；不能根据道路的不同环境选择合理的测绘方法。此外；测绘技术含量不高；测绘效率低下；不能满足大规模测绘工作的需要；而且测绘方法通常不被重视；忽视长期的、可持续发展的社会效益。因此；提高道路测绘管理水平；采取科学有效的方法对道路进行及时测绘；为经济发展提供安全、舒适、畅通的公路基础设施；就显得迫在眉睫。 近年来；全球定位系统（Global Positioning System-GPS）作为新一代的卫星导航定位系统；经过二十多年的发展；已发展成为一种被广泛采用的系统；它的应用领域和应用前景已远远超出了该系统设计者当初的设想；目前；它在航空、航天、军事、交通、运输、资源勘探、通信、气象等几乎所有领域中；都被作为一项非常重要的技术手段和方法；用来进行导航、定时、定位、地球物理参数测定和大气物理参数测定等。特别在交通和地形测量方面尤为突出。 GPS地区虽然开始应用；但在很多技术环节方面还很不成熟；处在摸索阶段。本文将结合我地区实际；通过试验和研究应用全面系统地GPS测量基层技术；主要研究内容包括以下几个方面: GPS定位原理； GPS静态定位在测量中的应用； 布设GPS网； GPS静态的内业处理； GPS注意事项； GPS营口地区点的分布。 1 GPS定位原理 GPS（Global Positioning System）主要根据空中卫星发射的信号；确定空间

面板数据的计量方法

1.什么是面板数据？ 面板数据（panel data）也称时间序列截面数据（time series and cross section data）或混合数据（pool data）。面板数据是截面数据与时间序列综合起来的一种数据资源，是同时在时间和截面空间上取得的二维数据。 如：城市名：北京、上海、重庆、天津的GDP分别为10、11、9、8（单位亿元）。这就是截面数据，在一个时间点处切开，看各个城市的不同就是截面数据。如：2000、2001、2002、2003、2004各年的北京市GDP分别为8、9、10、11、12（单位亿元）。这就是时间序列，选一个城市，看各个样本时间点的不同就是时间序列。 如：2000、2001、2002、2003、2004各年中国所有直辖市的GDP分别为： 北京市分别为8、9、10、11、12； 上海市分别为9、10、11、12、13； 天津市分别为5、6、7、8、9； 重庆市分别为7、8、9、10、11（单位亿元）。 这就是面板数据。 2.面板数据的计量方法 利用面板数据建立模型的好处是：（1）由于观测值的增多，可以增加估计量的抽样精度。（2）对于固定效应模型能得到参数的一致估计量，甚至有效估计量。（3）面板数据建模比单截面数据建模可以获得更多的动态信息。例如1990-2000 年30 个省份的农业总产值数据。固定在某一年份上，它是由30 个农业总产值数字组成的截面数据；固定在某一省份上，它是由11 年农业总产值数据组成的一个时间序列。面板数据由30 个个体组成。共有330 个观测值。 面板数据模型的选择通常有三种形式：混合估计模型、固定效应模型和随机效应模型 第一种是混合估计模型（Pooled Regression Model）。如果从时间上看，不同个体之间不存在显著性差异；从截面上看，不同截面之间也不存在显著性差异，那么就可以直接把面板数据混合在一起用普通最小二乘法（OLS）估计参数。 第二种是固定效应模型（Fixed Effects Regression Model）。在面板数据散点图中，如果对于不同的截面或不同的时间序列，模型的截距是不同的，则可以采用在模型中加虚拟变量的方法估计回归参数，称此种模型为固定效应模型（fixed effects regression model）。 固定效应模型分为3种类型，即个体固定效应模型（entity fixed effects regression model）、时刻固定效应模型（time fixed effects regression model）和时刻个体固定效应模型（time and entity fixed effects regression model）。（1）个体固定效应模型。 个体固定效应模型就是对于不同的个体有不同截距的模型。如果对于不同的时间序列（个体）截距是不同的，但是对于不同的横截面，模型的截距没有显著性变化，那么就应该建立个体固定效应模型。注意：个体固定效应模型的EViwes输出结果中没有公共截距项。 （2）时刻固定效应模型。 时刻固定效应模型就是对于不同的截面（时刻点）有不同截距的模型。如果确知

大数据算法2019尔雅答案

1 【单选题】 以下关于大数据的特点,叙述错误的是()。答案：速度慢A、 速度慢 B、 多元、异构 C、 数据规模大

D、 基于高度分析的新价值 2 【单选题】在《法华经》中,“那由他”描写的“大”的数量级是()。答案：10^28 A、10^7 B、10^14 C、10^28 D、10^56 3 【多选题】以下选项中,大数据涉及的领域中包括()。答案：社交网络计算机艺术医疗数据 A、社交网络 B、医疗数据 C、计算机艺术 D、医疗数据

4 【多选题】大数据的应用包括()。答案：推荐科学研究预测商业情报分析 A、预测 B、推荐 C、商业情报分析 D、科学研究 5 【判断题】目前,关于大数据已有公认的确定定义。答案：× 6 【判断题】大数据种类繁多,在编码方式、数据格式、应用特征等方面都存在差异。()答案：√ 1 【单选题】 大数据求解计算问题过程的第三步一般是()。答案：算法设计与分析

A、 判断可计算否 B、 判断能行可计算否 C、 算法设计与分析 D、 用计算机语言实现算法 2 【多选题】在大数据求解计算问题中,判断是否为能行可计算的因素包括()。答案：资源约束数据量时间约束

A、数据量 B、资源约束 C、速度约束 D、时间约束 3 【判断题】大数据求解计算问题过程的第一步是确定该问题是否可计算。答案：√ 4 【判断题】大数据计算模型与一般小规模计算模型一样,都使用的是图灵机模型。答案：√ 1 【多选题】资源约束包括()。答案：网络带宽外存CPU内存 A、CPU B、网络带宽 C、内存 D、外存

2 【多选题】大数据算法可以不是()。答案：精确算法串行算法内存算法 A、云计算 B、精确算法 C、内存算法 D、串行算法 3 【判断题】大数据算法是在给定的时间约束下,以大数据为输入,在给定资源约束内可以生成满足给定约束结果的算法。答案：× 4 【判断题】MapReduce是一种比较好实现大数据算法的编程架构,在生产中得到广泛应用。答案：√ 5 【判断题】大数据算法是仅在电子计算机上运行的算法。答案：× 1

GPS测量与数据处理

GPS测量与数据处理自学指导及参考习题 第一部分 内容提要：本部分主要教授全球定位系统的产生、发展及前景和GPS的应用。与GPS的产生背景有关部分，重点介绍第一代卫星导航定位系统——子午卫星系统的原理及其局限性。与GPS应用有关的部分，重点介绍GPS在军事、交通运输、及测量等领域中的应用。 习题： 1、举例说明GPS在测量领域中的应用。 答：（1）用GPS建立和维持全球性的参考框架； （2）建立各级国家平面控制网； （3）布设城市控制网、工程测量控制网，进行各种工程测量； （4）在航空摄影测量、地籍测量、海洋测量中的应用。（《GPS测量与数据处理》，P7） 2、“Transit系统是一个连续、独立的卫星导航系统”这种说法正确吗，为什么？ 答：这种说法不正确。子午卫星系统（Transit）中没有采用频分、码分、时分等多路接收技术。接收机在某一时刻只能接收一个卫星信号，这就意味着子午卫星星座中所含的卫星数不能太多。为防止在高纬度地区的视场中同时出现两颗子午卫星从而造成信号相互干扰的可能性，子午卫星星座中的卫星一般不超过6颗，从而使中低纬度地区两次卫星通过的平均间隔达1.5h 左右。由于各卫星轨道面进动的大小和方向不一，最终造成各轨道面之间的间隔疏密不一。相邻轨道面过密时会导致两颗卫星同时进入用户视场，造成信号相互干扰，此时控制中心不得不暂时关闭一颗卫星使其停止工作。轨道面过疏时用户的等待时间有可能长达8～10h。导航定位的不连续性使子午卫星系统无法称为一种独立的导航定位系统，而只能成为一种辅助系统。（《GPS测量与数据处理》，P3） 3、名词解释：多普勒计数 答：若接收机产生一个频率为的本振信号，并与接收到的频率为的卫星信号混频，然 后将差频信号（）在时间段[，]间进行积分，则积分值，称为多普勒计数。 第二部分

gps静态测量数据处理

gps静态测量数据处理 一、基线解算的类型 1、单基线解 （1）定义：当有台GPS接收机进行了一个时段的同步观测后，每两台接收机之间就可以形成一条基线向量，共有条同步观测基线，其中最多可以选出相互独立的条同步观测基线，至于这条独立基线如何选取，只要保证所选的条独立基线不构成闭和环就可以了。这也是说，凡是构成了闭和环的同步基线是函数相关的，同步观测所获得的独立基线虽然不具有函数相关的特性，但它们却是误差相关的，实际上所有的同步观测基线间都是误差相关的。所谓单基线解算，就是在基线解算时不顾及同步观测基线间误差相关性，对每条基线单独进行解算。 （2）特点：单基线解算的算法简单，但由于其解算结果无法反映同步基线间的误差相关的特性，不利于后面的网平差处理，一般只用在普通等级GPS网的测设中。 2、多基线解 （1）定义：与单基线解算不同的是，多基线解算顾及了同步观测基线间的误差相关性，在基线解算时对所有同步观测的独立基线一并解算。 （2）特点：多基线解由于在基线解算时顾及了同步观测基线间的误差相关特性，因此，在理论上是严密的。 （3）多站整体解（绝对坐标） （4）单基线解算的过程

（5）利用基线解算软件解算基线向量的过程 二、基线解算结果的质量评定指标 1、单位权方差因子

（1）定义： （2）实质：反映观测值的质量，又称为参考方差因子。越小越好。 2、RMS - 均方根误差 （1）定义： （2）实质：表明了观测值的质量，观测值质量越好，越小，反之，观测值质量越差，则越大，它不受观测条件（观测期间卫星分布图形）的好坏的影响。 3、数据删除率 （1）定义：在基线解算时，如果观测值的改正数大于某一个阈值时，则认为该观测值含有粗差，则需要将其删除。被删除观测值的数量与观测值的总数的比值，就是所谓的数据删除率。 （2）实质：数据删除率从某一方面反映出了GPS原始观测值的质量。数据删除率越高，说明观测值的质量越差。 4、RATIO （1）定义：RATIO值为在采用搜索算法确定整周未知数参数的整数值时，产生次最小的单位权方差与最小的单位权方差的比值。

GPS工程测量及数据处理研究文献综述

本科毕业论文 文献综述 题目：GPS在工程测量中的应用及数据处理 姓名：赵建平学号2009303200901 专业：地理信息系统 指导教师：苗洁职称讲师 中国·武汉 二○一三年一月 分类号密级

华中农业大学本科毕业论文 文献综述 GPS在工程测量中的应用及数据处理GPS in Engineering Measurement and Data Processing 学生姓名：赵建平 学生学号：2009303200901 学生专业：地理信息系统 指导教师：苗洁讲师 华中农业大学资源与环境学院 二○一三年一月

Ⅰ目录 1.GPS和工程测量等相关概念2 1．1GPS相关概念2 1.1.1 GPS概念2 1.1.2 GPS技术2 1.1.3 GPS卫星测量原理3 1.1.4 GPS 测量的技术特点3 1.2 工程测量介绍4 2. GPS 在现代工程测量中的具体应用分析5 2.1实时动态(RTK>定位技术简介5 2.2 静态GPS在工程测量中的应用6 2.3 动态GPS在工程测量中的应用7 3.工程测量及数据处理7 3.1工程控制网数据处理方法7 3.2 GPS基线处理与质量控制8 3.2.1 GPS基线边的解算8 3.2.2 各种检核计算9 3.2.3 平差计算和成果分析9 4.分析与总结10 5.参考文献11 6.致谢11

GPS工程测量及数据处理研究 Ⅱ摘要：GPS测量技术具有测量时间短、技术含量高、精确度高等优点，在工程测量实践中发挥着越来越重要的作用。本文主要通过介绍GPS的系统组成、工作原理、技术特点等基本情况，系统总结了GPS技术在工程测量中的应用情况，及其在工程测量后的数据处理方法。 Ⅲ关键词：全球定位系统； GPS测量技术；工程测量；应用。静态测量；动态测量；数据处理 1.GPS和工程测量等相关概念 1．1GPS相关概念 1.1.1 GPS概念 GPS是英文Navigation SatelliteTiming And Ranging／Global PositioningSystem 卫星测时测距导航／全球定位系统）的简称，而其中文简称为“球位系”。GPS是20世纪70年代由美国陆海空三军联合研制的新一代空间卫星导航定位系统。其主要目的是为陆、海、空三大领域提供实时、全天候和全球性的导航服务，并用于情报收集、核爆监测和应急通讯等一些军事目的，是美国独霸全球战略的重要组成。经过20余年的研究实验，耗资300亿美元，到1994年3月，全球覆盖率高达98％的24颗GPS卫星星座己布设完成。 1.1.2 GPS技术 GPS定位技术的高度自动化及其所达到的高精度和具有的潜力，也引起了广大测量工作者的极大兴趣。当时GPS定位基本上只有一个作业模式——静态相对定位，两台或若干台GPS接收机安置在待定点上，连续同步观测同一组卫星1-2h或更长一些时间，通过观测数据的后处理，给出各待定点间的基线向量，在采用广播星历的条件下，静态定位可取得5mm＋1×10－6D<双频）或10mm＋2×10－6D<单频）基线解精度。随着技术的发展，快速静态定位为短基线测量作业闯出了一条新路，大大提高了GPS测量的劳动生产率。一对GPS测量系统<双频）在10km以内的短边上，正常接收4-5颗卫星5min左右，即可获取5-10mm＋1×10－6D的基

面板数据的计量方法

面板数据的计量方法 1.什么是面板数据？ 面板数据（panel data）也称时间序列截面数据（time series and cross section data）或混合数据（pool data）。面板数据是截面数据与时间序列综合起来的一种数据资源，是同时在时间和截面空间上取得的二维数据。 如：城市名：北京、上海、重庆、天津的GDP分别为10、11、9、8（单位亿元）。这就是截面数据，在一个时间点处切开，看各个城市的不同就是截面数据。如：2000、2001、2002、2003、2004各年的北京市GDP分别为8、9、10、11、12（单位亿元）。这就是时间序列，选一个城市，看各个样本时间点的不同就是时间序列。 如：2000、2001、2002、2003、2004各年中国所有直辖市的GDP分别为： 北京市分别为8、9、10、11、12； 上海市分别为9、10、11、12、13； 天津市分别为5、6、7、8、9； 重庆市分别为7、8、9、10、11（单位亿元）。 这就是面板数据。 2.面板数据的计量方法 利用面板数据建立模型的好处是：（1）由于观测值的增多，可以增加估计量的抽样精度。（2）对于固定效应模型能得到参数的一致估计量，甚至有效估计量。（3）面板数据建模比单截面数据建模可以获得更多的动态信息。例如1990-2000 年30 个省份的农业总产值数据。固定在某一年份上，它是由30 个农业总产值数字组成的截面数据；固定在某一省份上，它是由11 年农业总产值数据组成的一个时间序列。面板数据由30 个个体组成。共有330 个观测值。 面板数据模型的选择通常有三种形式：混合估计模型、固定效应模型和随机效应模型 第一种是混合估计模型（Pooled Regression Model）。如果从时间上看，不同个体之间不存在显著性差异；从截面上看，不同截面之间也不存在显著性差异，那么就可以直接把面板数据混合在一起用普通最小二乘法（OLS）估计参数。 第二种是固定效应模型（Fixed Effects Regression Model）。在面板数据散点图中，如果对于不同的截面或不同的时间序列，模型的截距是不同的，则可以采用在模型中加虚拟变量的方法估计回归参数，称此种模型为固定效应模型（fixed effects regression model）。 固定效应模型分为3种类型，即个体固定效应模型（entity fixed effects regression model）、时刻固定效应模型（time fixed effects regression model）和时刻个体固定效应模型（time and entity fixed effects regression model）。（1）个体固定效应模型。 个体固定效应模型就是对于不同的个体有不同截距的模型。如果对于不同的时间序列（个体）截距是不同的，但是对于不同的横截面，模型的截距没有显著性变化，那么就应该建立个体固定效应模型。注意：个体固定效应模型的EViwes输

大数据与云计算简答题

一、云计算与大数据的定义、特征 1、云计算的定义：是一种商业计算模型。它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使各种应用系统能够根据需要获取计算力、存储空间和信息服务。（维基百科）一种基于互联网的计算方式，通过这种方式，共享软硬件资源和信息，可以按需提供给计算机和其他设备。云计算能够给用户提供可靠的、自定义的、最大化资源利用的服务，是一种崭新的分布式计算模式。 云计算的类型可以分为基础设施即服务（Iaas）、平台即服务（Pass）、软件即服务（Saas）。 2、云计算的特征：超大规模、虚拟化、高可靠性、高可伸缩性、按需服务、极其廉价。 （1）服务资源池化：通过虚拟化技术，对存储、计算、内存、网络等资源化，按用户需求动态地分配。 （2）可扩展性：用户随时随地可以根据实际需要，快速弹性地请求和购买服务资源，扩展处理能力。 （3）宽带网络调用：用户使用各种客户端软件，通过网络调用云计算资源。 （4）可度量性：服务资源的使用可以被监控、报告给用户和服务商，并可以根据具体使用类型收取费用。 （5）可靠性：自动检测失效节点，通过数据的冗余能够继续正常工作，提供高质量的服务，达到服务等级协议要求。 3、大数据的定义：（维基百科）指利用常用软件工具捕获、管理和处理数据所耗时间超过科容忍时间的数据集，即大数据泛指大规模、超大规模的数据集，因可从中挖掘出有价值的信息而备受关注。 4、大数据的特征（5V特征）： （1）数据体量（Volume）巨大，指收集和分析的数据量非常大，从TB级别跃升至PB 级别； （2）处理速度（Velocity）快，需要对数据进行近实时的分析； （3）数据类别（Variety）大，大数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，包括结构化、半结构化和非结构化等多种数据形式； （4）数据真实性（Veracity），大数据中的内容是与真实世界中的发生息息相关的，研究大数据就是从庞大的网络数据中提取能够解释和预测现实事件的过程。 （5）价值密度低，商业价值（Value）高，通过分析数据可以得出如何抓住机遇及收获价值。 二、云计算安全，可信云以及用户对云计算信任的预期？ 由于云服务的“外包”特性，用户对云提供商是否能够对其数据安全提供保障，对其应用程序是否按照约定的方式安全执行产生了怀疑，亦即云服务的可信性问题。云服务的可信问题不仅指服务计算环境受其开放、共享等特点而导致服务结果可能受云服务提供商的主观意志等因素导致的不可信。 用户对云服务的安全怀疑主要集中在客观与主观两个方面：客观来说，云计算的集中服务模式使其更容易成为安全攻击的目标，而云计算技术的大规模分布式处理也大大增加了安全管理的难度，因此服务商是否具有足够的安全管理能力来保证用户信息安全值得怀疑；主观方面，由于云计算模式下，用户信息的存储、管理以及应用处理都在云服务方完成，用户丧失控制权，此时如何保证服务方忠实履行自己的服务协议，保证服务质量，并且不会通过自己的特权来违规使用用户资源获利成为必须要解决的问题。 如果云服务的行为和结果总是与用户预期的行为和结果一致，那么就可以说云服务是可信的。要讨论云服务的可信性，需要明确3个方面的问题： 1）用户的界定。不同用户拥有的信息安全敏感度不同，对于云安全性认定也不同。

六步学会用做空间计量回归详细步骤

与MATLAB链接： Excel： 选项——加载项——COM加载项——转到——没有勾选项 2. MATLAB安装目录中寻找toolbox——exlink——点击,启用宏 E:\MATLAB\toolbox\exlink 然后，Excel中就出现MATLAB工具

（注意Excel中的数据：） 3.启动matlab （1）点击start MATLAB （2）senddata to matlab ，并对变量矩阵变量进行命名（注意：选取变量为数值，不包括各变量）

(data表中数据进行命名) （空间权重进行命名） （3）导入MATLAB中的两个矩阵变量就可以看见

4.将elhorst和jplv7两个程序文件夹复制到MATLAB安装目录的toolbox文件夹 5.设置路径：

6.输入程序，得出结果 T=30; N=46; W=normw(W1); y=A(:,3);

x=A(:,[4,6]); xconstant=ones(N*T,1); [nobs K]=size(x); results=ols(y,[xconstant x]); vnames=strvcat('logcit','intercept','logp','logy'); prt_reg(results,vnames,1); sige=*((nobs-K)/nobs); loglikols=-nobs/2*log(2*pi*sige)-1/(2*sige)*'* % The (robust)LM tests developed by Elhorst LMsarsem_panel(results,W,y,[xconstant x]); % (Robust) LM tests 解释 每一行分别表示：

大数据建模和算法特征

大数据建模和算法特征 Coca-cola standardization office【ZZ5AB-ZZSYT-ZZ2C-ZZ682T-ZZT18】

零售银行为了给客户提供更加优质的服务，需要通过分析银行系统本身数据库所保留的客户资料信息，对客户进行分类管理。 近年来，大数据已成为科技界和企业界关注的热点，越来越多的企业和研究者正在关注大数据的应用。大数据的分析与挖掘技术在科学界正在如火如荼的展开，各种大数据的新算法被开发研究出来，例如近年来发展比较完善的一种数据分析挖掘算法支持向量机。 与此同时，大数据分析在商业中的运用受到人们的追捧，各种大数据在商业中成功运用的案例层出不穷，比如美国大型零售商target公司的广告精准推送。本文将对大数据分析技术以及大数据分析技术在零售银行行业的作用进行一番探讨。 什么是大数据 2011年，麦肯锡在题为《海量数据，创新、竞争和提高生成率的下一个新领域》的研究报告中首次提出大数据的概念。报告认为数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域，数据中蕴含着巨大的价值，这些价值将导致数据成为重要的生产因素。2012年《纽约时报》的一篇专栏中写到，“大数据”时代已经降临，在商业、经济及其他领域中，最终决策将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉。2012年3月，美国奥巴马政府宣布投资2亿美元启动“大数据研究和发展计划”，这是继1993年美国宣布“信息高速公路”计划后的又一次重大科技发展部署。美国政府认为大数据是“未来的新石油”，将“大数据研究”上升为国家意志，对未来的科技与经济发展必将带来深远影响。 进入21世纪，互联网的兴起促成了数据量的大规模增长。互联网时代，几乎全民都在制造数据，与此同时，数据的形成也极其丰富。一方面，既有社交网络、多媒体、协同创造、虚拟服务等应用所主动产生的数据;另一方面，又有搜索引擎、网页浏览过程中被记录、被收集的数据。该阶段数据的特点是用户原创、主动、交互。 根据国际数据公司(IDC)的研究报告，2011年全球被创建和被复制的数据总量为(数据存储单位，泽字节，等于 1024艾字节或270个字节)，且增长趋势遵循新摩尔定律，预计到2020年，全球数据量大约每两年翻一番，全球将拥有35ZB的数据量。正是由于信息技术的发展，大数据才能生成和发展。大数据技术正是从海量的、多样化的数据中，快速获得有价值信息的能力。 大数据指的是所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工，在合理时间内达到截取、管理、处理、整理成为人类所能解读的信息。在维克托迈尔-舍恩伯格及肯尼斯库克耶编写

MATLAB空间面板数据模型操作介绍

MATLAB 空间面板数据模型操作简介 MATLAB 安装： 在民主湖资源站上下载 MA TLAB 2009a ，或者 2010a ，按照其中的安装说明 安装 MATLAB 。（ MATLAB 较大，占用内存较大，安装的话可能也要花费一定的时间） 一、数据布局 首先我们说一下 MA TLAB 处理空间面板数据时，数据文件是怎么布局的，熟悉 eviews 的同学 可能知道， eviews 中面板数据布局是：一个省份所有年份的数据作为一个单元（纵截面：一个时间 序列），然后再排放另一个省份所有年份的数据，依次将所有省份的数据排放完，如下图，红框中 “1-94”“1-95” “1-96” “ 1-97”中， 1是省份的代号， 94,95,96,97 表示年份， eviews 是将每个省 份的数据放在一起，再将所有省份堆放在一起。 与 eviews 不同， MATLAB 处理空间面板数据时，面板数据的布局是（在 excel 中说明）： 先排 放一个横截面上的数据（即某年所有省份的数据） ，再将不同年份的横截面按时间顺序堆放在一起。 如图：

这里需要说明的是， MA TLAB 中省份的序号需要与空间权重矩阵中省份一一对应，我们一般就采用《中国统计年鉴》分地区数据中省份的排列顺序。（二阶空间权重矩阵我会在附件中给出）。二、数据的输入： MATLAB 与 excel链接：在 excel中点击“工具→加载宏→浏览” ，找到 MA TLAB 的安装目录，一般来说，如果安装时没有修改安装路径，此安装目录为： C:\Programfiles\MATLAB\R2009a\toolbox\exlink ，点击 excllink.xla 即可完成 excel 与 MATLAB 的链接。这样的话 excel 中的数据就可以直接导入 MATLAB 中形成 MATLAB 的数据文件。操作完成后 excel 的加载宏界面如图： 选中“Spreadsheet Link EX3.0.3 for use with MATLAB ”即表示我们希望 excel 与

gps控制测量实习心得

gps控制测量实习心得 实习之后更要认真总结，我相信这也必将成为我们日后工作和学习中的宝贵财富。以下内容是品才网小编为您精心整理的ps控制测量实习心得，欢迎参考！ gps控制测量实习心得一、实习目的 GPS静态测量 本次GPS静态观测实习的目的是巩固、扩大和加深我们从课堂上所学理论知识，获得测量工作的初步经验和基本技能，着重培养我们的独立工作能力，进一步熟练掌握测量仪器的操作技能，提高运用理论及计算能力，并对GPS静态观测全过程有一个全面和系统的认识。熟悉GPS静态相对定位原理、Sounth、Trimble、ashtech三种GPS接收机的使用掌握GPS网的网形设计。熟悉GPS静态测量的步骤。学会南方测绘 Gps数据处理软件的简单使用。 实习安排 准备好理论知识，掌握控制测量的技术要求，以及仪器的使用规范及过程，协调好分组的搭配。 仪器调度表 (略) 第三组组长： 第三组组员：

项目与内容时间安排(天)任务与要求 实习动员、领仪器工具、仪器效验1作好测前准备工作GPS静态观测1熟练掌握观测方法、要领 实习总结5整理成果、编写实习报告、归还仪器 实习任务 以各个班为单位建立测量实习队，10人一组(第三组为11人)，分3组。每组领取GPS一套(包括主机、脚架、基座、连接线等)、记录板一块、对讲机、记录表。根据中华人民共和国测绘行业标准《全球定位系统城市测量技术规程》和石桥子经济开发区的具体情况，建立E级GPS网。 E级GPS网的精度要求如下表： 级别固定误差(mm)平均边长(km)比例误差系数(mm) E≤～5≤20 每小组利用各组领取到的接收机对两个控制点进行观测，观测时段为一小时，观测3个时段。 测量规范 1、《全球定位系统(GPS)测量规范》(GB/T 18314-20xx)。 2、《全球定位系统城市测量技术规范》(CJJ 73-97)。 3、CH 1002-95《测绘产品检查验收规定》。 4、CH 1003-95《测绘产品质量评定标准》。 测区概况 本测区为本溪市石桥子经济开发区辽宁科技学院周边

空间面板数据计量经济分析

空间面板数据计量经济分析 空间面板数据计量经济分析 *以上分别介绍了区域创新过程中空间效应（依赖性和异质性）的空间计量检测，以及纳入空间效应的计量模型的估计方法——空间常系数回归模型（空间滞后模型，SLM 和空间误差模型，SEM ）和空间变系数回归模型（地理加权回归模型，GWR ）；同时还介绍和分析了面板数据（Panel Data ）计量经济学方法的估计和检验。 *可以看出，目前的空间计量经济学模型使用的数据集主要是截面数据，只考虑了空间单元之间的相关性，而忽略具有时空演变特征的时间尺度之间的相关性，这显然是一个美中不足。 *Anselin （1988）也认识到这一点。当然，大多学者通过将多个时期截面数据变量计算多年平均值的办法来综合消除时间波动的影响和干扰，但是这种做法仍然造成大量具有时间演变特征的创新行为信息的损失，从而无法科学和客观地认识和揭示具有时空二维特征的研发与创新过程的真实机制。*面板数据（Panel Data ）计量经济模型作为目前一种前沿的计量经济估计技术，由于其可以综合创新行为变量时间尺度的信息和截面（地域空间）单元的信息，同时集成考虑了时间相关性和空间（截面）相关性，因而能够科学而客观地反映受到时空交互相关性作用的创新行为的特征和规律，是定量揭示研发、知识溢出与区域创新相互作用关系的有效方法。但是，限于在所有时刻对所有个体（空间）均相等的假定（即不考虑空间效应），面板数据计量经济学理论也有其美中不足之处，具有很大的改进余地。 *鉴于空间计量经济学理论方法和面板数据计量经济学理论方法各有所长，把面板数据模型的优点和空间计量经济学模型的特点有机结合起来，构建一个综合考虑了变量时空二维特征和信息的空间面板数据计量经济模型，则是一种新颖的研究思路。以下根据空间计量经济模型和标准的面板数据模型[1]的建模思路，提出空间面板数据（Spatial Panel Data Model ，SPDM ）模型的建模思路和过程。 [1]与动态面板数据模型的建模思路类似，只要施加一些假定，引入因变量的滞后项，则为空间动态面板数据模型。 空间滞后面板数据计量分析 *考虑一个标准的面板数据模型： it it it it it y αx βμ=++*如果将变量的真实的区域空间自相关性（依赖性）（Anselin &Florax ，1995）考虑到创新行为中来，这种创新行为的空间自相关性可以视为区域创新过程中的一种外部溢出形式，这样则可以设定如下模型： it it it it it it y αWy x βμρ=+++*上式为空间滞后面板数据（Spatial Lag Panel Data Model ，SLPDM ）计量经济模型。其中，是创新的空间滞后变量，主要度量在地理空间上邻近地区的外部知识溢出，是一个区域在地理上邻近的区域在时期创新行为变量的加权求和。 空间误差面板数据计量分析 *如果在创新行为的空间依赖性存在误差扰动项中来测度邻近地区创新因变量的误差冲击对本地区创新行为的影响程度，则可以通过空间误差模型的空间依赖性原理可得： it it it it it y αx βμ=++it it it W μλμε=+*上式即为空间误差面板数据（Spatial Error Panel Data Model ，SEPDM ）计量经济模型。其中，参数衡量了样本观察值的误差项引进的一个区域间溢出成分。 *因为已经在面板数据模型中考虑了创新行为变量的空间依赖性，因此采用一般面板数据模型的估计技术如OLS 或GLS 等将具有良好的估计效果。如果能够综合考虑面板数据模型中的一些假定，如时间加权（Period Weights ）或截面加权（Cross-section Weights ），则可获得更加符合创新现实的估计结果。